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我正在尝试从引导的 GLM 输出列表中计算 LC50

我将引导 GLM 的输出放在一个列表（命名结果）中，如下所示：（为了方便起见，我刚刚放入了最后一个结果，而不是整个列表）

$thetastar[[100]]    
Call:  glm(formula = dead[x] ~ concentration[x] + factor(female.no[x]), 
family = binomial, data = subset.data.48hr)

Coefficients:
      (Intercept)       concentration[x]  factor(female.no[x])3  factor(female.no[x])4             factor(female.no[x])7  
           0.7386                 0.1869                -0.8394                -5.6613                   -2.9576  
factor(female.no[x])8  factor(female.no[x])9  
          -1.5329                -2.7826  

Degrees of Freedom: 354 Total (i.e. Null);  348 Residual
(1265 observations deleted due to missingness)
Null Deviance:      484.2 
Residual Deviance: 257  AIC: 271

dose.p从包中使用MASS我正在尝试为已运行的模型中的每个人计算 LC50

dose.p(results$thetastar[[100]], cf = c(2,3), p = 0.5)

返回

              Dose       SE
p = 0.5: 0.2227249 0.161769

据我了解，这是我放入factor(female.no[x])3.的LC50，我认为它是第2 列和第 3 列，以及dose.pcf = c(2,3)concentrationfactor(female.no[x])3.

这个对吗？

其次：

有没有一种方法可以为每个女性获得 LC50，即factor(female.no[x])3, factor(female.no[x])4等等 factor(female.no[x])7，我不知道如何dose.p在不手动更改代码的情况下根据不同的变量进行工作cf=：

dose.p(results$thetastar[[100]], cf = c(2,3), p = 0.5)
dose.p(results$thetastar[[100]], cf = c(2,4), p = 0.5)
dose.p(results$thetastar[[100]], cf = c(2,4), p = 0.5)

最后：我的结果存储在一个列表中，我如何才能dose.p沿着列表工作，它会是这样的：

test=matrix
for(i in 1:results){
test[i,]= dose.p(results$thetastar[[i]], cf = c(2,3), p = 0.5)

谢谢你的帮助

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1 回答 1

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cf参数采用dose.p截距和对数剂量的列。（如果你用浓度，不是LC50吗？）

对于默认动物（不是 3、4、8 或 9），您可以使用(Intercept)和concentration[x]列cf = 1:2。

对于其他动物，您需要截距加上一个因素。例如，对于动物 3，您需要第 1 列加上第 3 列（以及用于浓度的第 2 列）。不幸的是，dose.p不会接受这样的规范，因此您必须在没有拦截的情况下重新运行模型。

将 a 添加0到公式中以实现此目的：

glm(
  dead[x] ~ 0 + concentration[x] + factor(female.no[x]), 
  family = binomial, 
  data = subset.data.48hr
)

现在每个都factor(female.no[x])将包含该动物的“拦截”。

于 2014-01-21T16:00:01.367 回答