使用purrr和建模器从剂量反应模型（drm）进行预测

Question

我有一个看起来像这样的缩写形式的数据集：

library(tidyverse)    
dat_s<-tibble(
      type=c(rep("A", 9), rep("B", 8), rep("C", 10)),
      ref=c("ref3", "ref3", "ref1",  "ref2", "ref2", "ref1", "ref2", "ref2", "ref2", "ref2", 
            "ref1", "ref2", "ref2", "ref3", "ref2", "ref3", "ref1", "ref3", 
            "ref2", "ref3", "ref1", "ref1", "ref3", "ref1", "ref1", "ref2", "ref2"),
      info=as.character(sample(100, 27)),
      liv=c(3.0e-05, 2.9e-07, 2.2e-07, 2.7e-07, 2.6e-06, 4.8e-07, 1.4e-05, 2.6e-06, 7.7e-06, 2.2e-06, 
            1.5e-07, 1.6e-07, 1.8e-06, 6.1e-08, 4.9e-06, 4.9e-06, 1.8e-06, 1.5e-07,
            4.3e-08, 1.8e-06, 1.0e-07, 1.6e-07, 9.7e-07, 1.0e-06, 6.4e-07, 1.2e-07, 5.7e-06),
      prod=c(0.00, 2, 3, 4.80, 2.10, 5.10, 0.00, 0.13, 2.00, 0.13, 0.00, 4.10, 4.60, 2.10, 0.26, 0.00, 
             4.60, 0.00, 4.60, 2.10, 4.80, 0.00, 0.00, 1.80, 3.60, 4.10, 0.00)
    )%>%
  mutate(livp1=liv+1)

我想为type和ref的每种组合计算剂量反应关系，进行预测以绘制曲线并计算残差。 info列反映出我需要保留此数据框中的其他列，但在剂量反应分析中并不重要。

我首先使用函数和嵌套数据框创建模型：

dr_s<-function(df){drc::drm(data=df, prod~log(livp1), fct=drc::LL.3())}

dat_mods<-
  dat_s%>%
  group_by(type, ref)%>%
  nest() %>%
  mutate(dr_mod=map(data, dr_s))

这将创建模型并将其放入数据框中。要将add_predictions用于类型为drm的型号，输入必须为data.frame（而不是tibble）。当我尝试为每个livp1变量添加预测时（根据下面的评论）：

dat_mods%>%

mutate（mod_preds = map2（data，dr_mod，〜add_predictions（data = as.data.frame（.x），model = .y）））））>

我收到non-numeric argument to binary operator错误消息。当info列不是character类时，此代码可以正常工作。但是，我需要将此信息与预测数据一起保留，并尽可能避免从数据帧中提取它。

任何指导表示赞赏！

我有一个缩写形式的数据集，看起来像这样：library（tidyverse）dat_s

Answer 1

[这很愚蠢，predict类模型的drm方法不适用于tibble类的对象。因此，您必须将.x转换为data.frame。