如何繪製從NLS模型擬合的輸出GGPLOT2

我有一些數據，我想利用NLS使用，以適應非線性模型對數據的每個子集，然後疊加擬合模型到數據點的圖表GGPLOT2。具體地，模型的形式爲如何繪製從NLS模型擬合的輸出GGPLOT2

y~V*x/(K+x)

，你可能識別爲米氏的。一種方法是使用geom_smooth，但如果我使用geom_smooth，則無法檢索模型擬合的係數。或者，我可以使用nls來擬合數據，然後使用geom_smooth擬合繪製的線條，但是我怎麼知道geom_smooth繪製的曲線與我的nls fit所給出的曲線相同？我無法通過從我的NLS係數適合geom_smooth並告訴它使用它們，除非我能得到geom_smooth只使用數據的子集，那麼我可以指定起始參數，以便將工作，但每...那時候我已經試過了，我得到一個錯誤，內容如下：

Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (8): x, y, colour

這是我一直在使用一些樣本編造數據：

Concentration <- c(500.0,250.0,100.0,62.5,50.0,25.0,12.5,5.0, 
        500.0,250.0,100.0,62.5,50.0,25.0,12.5,5.0) 

drug <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2) 

rate <- c(1.889220,1.426500,0.864720,0.662210,0.564340,0.343140,0.181120,0.077170, 
      3.995055,3.011800,1.824505,1.397237,1.190078,0.723637,0.381865,0.162771) 

file<-data.frame(Concentration,drug,rate)

如集是x在我的劇情和速度將是y;藥物將是顏色變量。如果我寫了下面我得到這個錯誤：

plot <- ggplot(file,aes(x=file[,1],y=file[,3],color=Compound))+geom_point() 

plot<-plot+geom_smooth(data=subset(file,file[,2]==drugNames[i]),method.args=list(formula=y~Vmax*x/(Km+x),start=list(Vmax=coef(models[[i]])[1],Km=coef(models[[i]])[2])),se=FALSE,size=0.5)

其中模型[[]]是由NLS返回模型的參數列表。

我如何能子集geom_smooth數據幀，所以我可以用開始從我的NLS參數適合單獨繪製曲線任何想法？

來源

2017-10-17 HappyDog

[幾個參數GGPLOT2繪圖功能]的可能的複製（https：//開頭stackoverflow.com/questions/42598375/ggplot2-plot-function-with-several-arguments） –

無關，但'plot'，'file'作爲變量名是不是一個好主意（這些名稱存在功能）。 – neilfws

另外：這將有助於看到生成'models'的代碼。 – neilfws

理想的解決辦法繪製的使用ggplotnls()的結果，但這裏是基於一些觀察的「快速和骯髒」的解決方案。

首先，你可以肯定的是，如果你使用相同的公式nls()和geom_smooth(method = "nls")，你會得到同樣的係數。這是因爲後者稱呼前者。其次，使用您的示例數據，nls()收斂於相同的Vmax和Km值（對於每種藥物不同），而不考慮起始值。換句話說，不需要使用每種藥物的範圍內的起始值來建立模型。以下任何給藥物1相同的結果（以及類似地用於藥物2）：

library(dplyr) 
# use maximum as start 
df1 %>% 
    filter(drug == 1) %>% 
    nls(rate ~ Vm * Concentration/(K + Concentration), 
     data = ., 
     start = list(K = max(.$Concentration), Vm = max(.$rate))) 

# use minimum as start 
df1 %>% 
    filter(drug == 1) %>% 
    nls(rate ~ Vm * Concentration/(K + Concentration), 
     data = ., 
     start = list(K = min(.$Concentration), Vm = min(.$rate))) 

# use arbitrary values as start 
df1 %>% 
    filter(drug == 1) %>% 
    nls(rate ~ Vm * Concentration/(K + Concentration), 
     data = ., 
     start = list(K = 50, Vm = 2))

所以繪製曲線的最快方式是簡單地將藥物映射到ggplot審美，如顏色。這將構建從相同的起始值單獨nls曲線，那麼你就可以在需要時得到的係數，明知車型應該是一樣的情節回去nls()。

使用您的示例數據file（但不要把它file，我用df1）：

library(ggplot2) 
df1 <- structure(list(Concentration = c(500, 250, 100, 62.5, 50, 25, 12.5, 5, 
             500, 250, 100, 62.5, 50, 25, 12.5, 5), 
         drug = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
           2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2), 
         rate = c(1.88922, 1.4265, 0.86472, 0.66221, 0.56434, 0.34314, 
           0.18112, 0.07717, 3.995055, 3.0118, 1.824505, 1.397237, 
           1.190078, 0.723637, 0.381865, 0.162771)), 
         .Names = c("Concentration", "drug", "rate"), 
         row.names = c(NA, -16L), 
         class = "data.frame") 

# could use e.g. Km = min(df1$Concentration) for start 
# but here we use arbitrary values 
ggplot(df1, aes(Concentration, rate)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(method = "nls", 
       method.args = list(formula = y ~ Vmax * x/(Km + x), 
           start = list(Km = 50, Vmax = 2)), 
       data = df1, 
       se = FALSE, 
       aes(color = factor(drug)))

來源

2017-10-18 02:19:57 neilfws

謝謝！那很完美。對不起，我的代碼上面的錯誤 – HappyDog

如何繪製從NLS模型擬合的輸出GGPLOT2

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