R中的三变量线性模型
3-variable linear model in R
我想获得与不同化学品之间 synergism/antagonism 相关的线性模型的系数。
化学品 X、Y、Z。系数 b0...b7。
0 = b0 + b1x + b2y + b3z + b4xy + b5xz + b6yz + b7xyz
X、Y、Z 的某种组合将杀死 50% 的细胞(b0 表示此总效率),高阶项的 sign/magnitude 表示化学物质之间的相互作用。
给定真实数据点,我想拟合这个模型。
编辑:我通过在开始时添加一个强制值摆脱了琐碎的解决方案。测试数据:
x1 <- c(0,1,2,3,4)
y1 <- c(0,2,1,5,4)
z1 <- c(0,1,-0.66667,-6,-7.25)
q <- c(-1,0,0,0,0)
model <- lm(q ~ x1*y1*z1)
这个集合有系数:-30, 12, 6, 4, 1, -1, 0, 0.5
编辑:从之前取得的进展,将尝试更多的数据点。前四个系数看起来不错(乘以30):
Coefficients:
(Intercept) x1 y1 z1 x1:y1 x1:z1 y1:z1 x1:y1:z1
-1.00000 0.47826 0.24943 0.13730 -0.05721 NA NA NA
编辑:添加更多数据点到目前为止还没有成功,不确定我是否需要有一定的最小数量才能准确。
我设置正确吗?有了系数后,我想求解 z 以便绘制 3D 表面。谢谢!
我仅使用 16 个任意数据点就可以得到系数,并附加一个点以排除琐碎的答案:
x1 <- c(0,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,5,6,7,8)
y1 <- c(0,2,1,5,4,3,7,5,8,6,2,1,5,5,3,5,7)
z1 <- c(0,1,-0.66667,-6,-7.25,-0.66667,-5.55556,-6,-6.125,-4,-2.5,-6,-6.8,-7.3913,-11.1429,-8.2069,-6.83333)
q <- c(-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
model <- lm(q ~ x1*y1*z1)
我想获得与不同化学品之间 synergism/antagonism 相关的线性模型的系数。
化学品 X、Y、Z。系数 b0...b7。
0 = b0 + b1x + b2y + b3z + b4xy + b5xz + b6yz + b7xyz
X、Y、Z 的某种组合将杀死 50% 的细胞(b0 表示此总效率),高阶项的 sign/magnitude 表示化学物质之间的相互作用。
给定真实数据点,我想拟合这个模型。
编辑:我通过在开始时添加一个强制值摆脱了琐碎的解决方案。测试数据:
x1 <- c(0,1,2,3,4)
y1 <- c(0,2,1,5,4)
z1 <- c(0,1,-0.66667,-6,-7.25)
q <- c(-1,0,0,0,0)
model <- lm(q ~ x1*y1*z1)
这个集合有系数:-30, 12, 6, 4, 1, -1, 0, 0.5
编辑:从之前取得的进展,将尝试更多的数据点。前四个系数看起来不错(乘以30):
Coefficients:
(Intercept) x1 y1 z1 x1:y1 x1:z1 y1:z1 x1:y1:z1
-1.00000 0.47826 0.24943 0.13730 -0.05721 NA NA NA
编辑:添加更多数据点到目前为止还没有成功,不确定我是否需要有一定的最小数量才能准确。
我设置正确吗?有了系数后,我想求解 z 以便绘制 3D 表面。谢谢!
我仅使用 16 个任意数据点就可以得到系数,并附加一个点以排除琐碎的答案:
x1 <- c(0,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,5,6,7,8)
y1 <- c(0,2,1,5,4,3,7,5,8,6,2,1,5,5,3,5,7)
z1 <- c(0,1,-0.66667,-6,-7.25,-0.66667,-5.55556,-6,-6.125,-4,-2.5,-6,-6.8,-7.3913,-11.1429,-8.2069,-6.83333)
q <- c(-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
model <- lm(q ~ x1*y1*z1)