R 使用平均值、标准差和 N 拟合曲线答案

【问题标题】：R Fitting curves using mean values, standard deviation and NR 使用平均值、标准差和 N 拟合曲线
【发布时间】：2015-10-12 06:54:27
【问题描述】：

通常我使用单独的数据进行曲线拟合，例如

X <- c( 0, 0, 0, 2.4, 2.4, 2.4, 5.8, 5.8, 5.8, ...)
Y <- c( 99, 98, 101, 80, 72, 77, 55, 40, 46, ...)

然后我创建一个数据框并使用 R 中提供的任何拟合函数。

drm(Y~X, data = dataframe, fct = L.3(), type="continuous")

但现在我只有 X 和 Y 的每个级别的平均值、标准差和值的数量 (N)。

我搜索了一段时间，但找不到一个函数，它的输入是 sd 和 N。

我的问题是：

有没有可以用手段等计算的函数？

或者，是否可以将平均值转换回单个值？

提前致谢

阿鲁纽斯

【问题讨论】：

您是要拟合曲线，还是要拟合统计分布？我不明白您如何仅用均值和标准差拟合曲线。
如果没有残差，则无法将平均值转换回单个值。
除了边际汇总统计数据外，您还需要知道 x 和 y 的协方差以拟合简单的线性回归线。
OP：我想拟合曲线。剂量反应曲线。我使用了一个名为“Proast”的 R 包，可以在其中插入平均值和标准差。 “Proast”然后使用指数和希尔模型来拟合数据。所以不知何故它应该工作。最后，我只希望能够完全按照“Proast”所做的工作，但使用不同的模型。
如果你知道分布的函数形式，它就可以工作。例如，正态分布的特征完全在于其方差和均值。但是，如果您对您的分布的函数形式一无所知，那么平均值将无法帮助您恢复它。你不能在不丢失信息的情况下将一个函数浓缩为一两个数字。

标签： r function curve-fitting mean standard-deviation

【解决方案1】：

github 中的实验包“toxReviewer”专门用于以摘要形式分析毒理学数据。它还不能与 install_git() 一起使用。它目前还没有剂量反应模型。这包含fabricate()，用于在正态假设下从汇总统计中返回伪个人数据。任何具有相同（“足够”）汇总统计数据的虚假个人数据都应该为正常的理论方法提供相同的结果。对于曲线拟合，正态理论方法等效于最小二乘法。其他计算可能更具体地是高斯的。从理论上讲，结果应该可以从足够的统计数据中计算出来，但假数据方法有时会很方便。如何处理对数正态假设也很明显，可以合理替代充分统计（正常充分统计，但指对数）。PROAST 在目标上与 USEPA Benchmark Dose Software 相似（它也被设计为根据汇总统计工作。 ) 两者都有一堆模型。

【讨论】：