r - 与异方差数据拟合的生物测定剂量反应

Question

我正在使用该drc软件包R来拟合生物测定的剂量反应曲线（4 参数逻辑：LL.4）。我收集的数据通常是异方差的（下图示例）。在调用 drm 时，我正在寻找解决此问题的方法。我发现了三种看起来很有希望的可能性：

1. 将 type="Poisson" 参数用于 drm。然而，对于许多检测来说，过度分散和分散不足都是可能的，因此这不太可能是一个通用的解决方案
2. 通过调用 drc.boxcox 来关注 drm。这似乎更普遍并且可以工作。
3. 使用以前在 drc.multdrc 和 drc.drm 中实现的“varPower”转换（在drm 源中搜索“varPower” ）。我可以取消注释这些部分以恢复 varPower 功能。

我的问题是，处理这个问题最被接受的方法是什么？另外，有谁知道为什么varPower从drc包中删除了差异处理？

示例代码：

# Naive method 
a <- drm(y~x,data=subs, fct=LL.4(),control=ctl, start=params)
#Poisson Method
a <- drm(y~x,data=subs, fct=LL.4(),control=ctl, start=params, type="Poisson")
#BOXCOX method
a <- drm(y~x,data=subs, fct=LL.4(),control=ctl, start=params)
a2 <- boxcox(a)

示例数据：

Answer 1

我在 drc package 的作者的这篇论文中找到了这个问题的答案。他们在论文中评论说：

权重可用于解决响应中的方差异质性。然而，与使用通常非常不精确地确定的权重相比，应该优先使用双向变换方法

“transform-b​​oth-sides”方法是指使用 drc.boxcox 函数（原始问题中的代码）。

在与 drc 包的一位作者的个人交流中提供了进一步的建议。他建议，目前，medrc R 包更适合在 R 中进行剂量反应分析。