用偏移量变量模拟负二项分布

Question

我正在尝试使用已知参数模拟突变数据，以进一步将其用于测试回归函数。在此模拟中，我希望突变计数取决于变量：

mutations ~ intercept + beta_cancer + beta_gene + beta_int + offset(log(ntAtRisk)))

其中偏移参数是理论上可以发生的最大计数。

正在使用参数table创建table

ncancers <- 20
ngenes <- 20

beta <- CJ(cancer = as.factor(0:ncancers), gene =  as.factor(0:ngenes))
beta[, beta_cancer := rnorm(n = (ncancers+1), sd = 1)[cancer]]
beta[, beta_gene := rnorm(n = (ngenes+1), sd = 1)[gene]]
beta[, beta_int := rnorm(n = (ngenes+1)*(ncancers+1), sd = 1.5)]
beta[, ntAtRisk := abs(round(rnorm(n = (ngenes+1)*(ncancers+1), mean = 5000, sd  = 2000), digits = 0))[gene]]
beta[, intercept := rnorm(n = (ngenes+1)*(ncancers+1), mean = 2, sd = 1)[gene]]

beta[cancer == "0", c("beta_cancer", "beta_int") := 0] # reference cancer type
beta[gene == "0", c("beta_gene", "beta_int") := 0] # reference gene

模拟突变计数

beta[, mu := exp(intercept + beta_cancer + beta_gene + beta_int + log(ntAtRisk))]
setkey(beta, cancer, gene)

dat <- beta
setkey(dat, cancer, gene)
dat[, mutations := rnbinom(n = nrow(dat), mu = mu, size = 1.5)]
dat[, mutations2 := MASS::rnegbin(n = nrow(dat), 
                                  mu = exp(intercept + beta_cancer + beta_gene + 
                                           beta_int + offset(log(ntAtRisk))), 
                                  theta = 1.5)]

mutations 和 mutations2 是使用不同的函数生成的，其中 offset 变量要么作为普通变量包含在内，要么在第二种情况下指定为偏移量。但是，我正在做的测试没有通过任何一个。

我需要突变计数不大于 ntAtRisk，但不幸的是，情况并非如此。我无法在互联网上找到如何将偏移量包含到模拟中。我有哪些选择？

ggplot(dat, aes(ntAtRisk, mutations+0.5)) +
  geom_point() +
  xlim(0, max(dat$ntAtRisk)) + 
  ylim(0, max(dat$ntAtRisk)) + 
  geom_abline(color = "red")

Answer 1

当你用一个偏移量为泊松、negbin 拟合 glm 时，你的系数和截距的总和不能大于 1，因为 log(offset) 是从 log(response) 中减去的，并且它总是 < 1 ，例如：

n=seq(100,1000,by=100)
mu = n/5
y = rnbinom(n = 10,size =1.5,mu=mu)
glm.nb(y~1+offset(log(n)))

Call:  glm.nb(formula = y ~ 1 + offset(log(n)), init.theta = 1.217692649, 
    link = log)

Coefficients:
(Intercept)  
     -1.424

由于限制，这是一个非常棘手的模拟设置，在你的情况下，我建议将截距设置得非常低，因为最有可能的突变（如果我没弄错的话）无论如何都不那么频繁：

set.seed(222)
beta <- CJ(cancer = as.factor(0:ncancers), gene =  as.factor(0:ngenes))
beta[, beta_cancer := rnorm(n = (ncancers+1))[cancer]]
beta[, beta_gene := rnorm(n = (ngenes+1))[gene]]
beta[, beta_int := rnorm(n = (ngenes+1)*(ncancers+1))]
beta[, ntAtRisk := abs(round(rnorm(n = (ngenes+1)*(ncancers+1), mean = 5000, sd  = 2000), digits = 0))[gene]]
beta[, intercept := runif(n = (ngenes+1)*(ncancers+1),min=-5,max=-3)[gene]]
beta[cancer == "0", c("beta_cancer", "beta_int") := 0] # reference cancer type
beta[gene == "0", c("beta_gene", "beta_int") := 0] # reference gene

在这个阶段，您将通过添加对数项来计算偏移量，以后无需再次添加偏移量：

beta[, mu := exp(intercept + beta_cancer + beta_gene + beta_int + log(ntAtRisk))]
setkey(beta, cancer, gene)

现在我们模拟数据，提供 mu 的平均值，您指定一个常量 theta 值：

dat <- beta
setkey(dat, cancer, gene)
dat[, mutations := rnbinom(n = nrow(dat), mu = mu, size = 1.5)]

ggplot(dat, aes(ntAtRisk, mutations+0.5)) +
  geom_point() +
  xlim(0, max(dat$ntAtRisk)) + 
  ylim(0, max(dat$ntAtRisk)) + 
  geom_abline(color = "red")

你可以在这个例子中看到，一些计数 > n，因为分散。您要么编写代码来手动更正此问题，要么我想如果您确实有如此高的预测，则需要真正检查数据。

用偏移量变量模拟负二项分布

simulate negative binomial distribution with offset variable

r

statistics

data.table

simulation

mass