Carlos,

Muchas gracias de nuevo.  He explorado ese modelo, pero por el momento solo
me interesa LL.4() en lugar de W1.4().  Alguna otra sugerencia?

Saludos,
Jorge.-



2012/5/15 Carlos Ortega <>

> Hola,
>
> Utilizando un modelo Weibull en vez de un LL.4 sí que funciona, aunque no
> sé si esta aproximación tiene validez.
>
> >
> > fit <- drm(
> +            y ~ dose
> +            #, fct = LL.4()
> +            , fct = W1.4()
> +            , control = drmc(maxIt = 100000, relTol = 1e-4)
> +            , data = d
> +            , robust="mean"
> +            )
> > fit
>
> A 'drc' model.
>
> Call:
> drm(formula = y ~ dose, data = d, fct = W1.4(), robust = "mean",
> control = drmc(maxIt = 1e+05, relTol = 1e-04))
>
> Coefficients:
> b:(Intercept)  c:(Intercept)  d:(Intercept)  e:(Intercept)
>        0.1599       725.8105       309.2471         4.4555
>
>
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 15 de mayo de 2012 21:41, Jorge I Velez <> escribió:
>
> Gracias Carlos por tu respuesta.  Desafortunadamente cometi un error y la
>> libreria es drc, no drm.  A continuacion el codigo corregido:
>>
>> # datos
>> d <- structure(list(y = c(509.75, 498.8629, 584.9069, 808.5421, 679.3904,
>> 597.3327, 561.4653, 496.4428, 474.4776), dose = c(2.27726728500976,
>> 1.65500383670491, 2.93012117741345, 7.29822890763926, 7.77257337407207,
>> 8.42489485944128, 9.1495092419634, 12.1197337185771, 11.7126676116462
>> )), .Names = c("y", "dose"), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")
>>
>> # curva
>> # install.packages('drc')
>> require(drc, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)
>>
>> with(d, plot(dose, y, las = 1))
>> fit <- drm(y ~ dose, fct = LL.4(), control = drmc(maxIt = 100000, relTol
>> = 1e-4), data = d)
>> # Error in optim(startVec, opfct, hessian = TRUE, method = optMethod,
>> control = list(maxit = maxIt,  :
>> #  non-finite finite-difference value [4]
>> # Error in drmOpt(opfct, opdfct1, startVecSc, optMethod, constrained,
>> warnVal,  :
>> #  Convergence failed
>>
>>
>> Muchas gracias!
>> Jorge.-
>>
>>
>> 2012/5/15 Carlos Ortega <>
>>
>>> Hola,
>>>
>>> He probado para ver si reproducía el error y lo que obtengo es otro tipo
>>> de error, más bien relacionado en cómo se especifica el modelo:
>>>
>>> > fit <- drm(y ~ dose, fct = LL.4(), control = drmc(maxIt = 100000,
>>> relTol =
>>> +   1e-4), data = d)
>>> Error in drm(y ~ dose, fct = LL.4(), control = drmc(maxIt = 1e+05,
>>> relTol = 1e-04),  :
>>>   Cluster not specified. Use e.g. y ~ x + cluster(id)
>>> >
>>>
>>>
>>> Estoy usando esta versión del paquete:
>>> Package: drm
>>> Version: 0.5-8
>>> Date: 2009-02-01
>>> Title: Regression and association models for repeated categorical data
>>>
>>>
>>> Saludos,
>>> Carlos Ortega
>>> www.qualityexcellence.es
>>>
>>> El 15 de mayo de 2012 17:42, Jorge I Velez <> escribió:
>>>
>>> Buenos dias R-help-es,
>>>>
>>>> Estoy interesado en estimar una curva dosis-respuesta para un conjunto
>>>> de
>>>> datos y para ello, estoy utilizando la libreria "drm".  Hasta ahi todo
>>>> bien.
>>>>
>>>> Me gustaria automatizar algunas cosas y el primer paso para ello es la
>>>> estimacion del modelo.  Si la estimacion funciona, todo lo demas
>>>> funciona;
>>>> de lo contrario, todo fallara.  Tengo algunas lineas que mitigan un
>>>> poco el
>>>> problema, pero no cuando hay problemas de convergencia como el que se
>>>> ilustra a continuacion:
>>>>
>>>> # datos
>>>> d <- structure(list(y = c(509.75, 498.8629, 584.9069, 808.5421,
>>>> 679.3904,
>>>> 597.3327, 561.4653, 496.4428, 474.4776), dose = c(2.27726728500976,
>>>> 1.65500383670491, 2.93012117741345, 7.29822890763926, 7.77257337407207,
>>>> 8.42489485944128, 9.1495092419634, 12.1197337185771, 11.7126676116462
>>>> )), .Names = c("y", "dose"), row.names = c(NA, -9L), class =
>>>> "data.frame")
>>>>
>>>> # curva
>>>> # install.packages('drm')
>>>> require(drm, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)
>>>> with(d, plot(dose, y, las = 1))
>>>> fit <- drm(y ~ dose, fct = LL.4(), control = drmc(maxIt = 100000,
>>>> relTol =
>>>> 1e-4), data = d)
>>>> # Error in optim(startVec, opfct, hessian = TRUE, method = optMethod,
>>>> control = list(maxit = maxIt,  :
>>>> #  non-finite finite-difference value [4]
>>>> # Error in drmOpt(opfct, opdfct1, startVecSc, optMethod, constrained,
>>>> warnVal,  :
>>>> #  Convergence failed
>>>>
>>>> He cambiado un poco los parametros de control de la funcion drm, pero
>>>> no ha
>>>> sido efectivo. Alguna otra sugerencia?.
>>>>
>>>> Muchas gracias!
>>>> Jorge.-
>>>>
>>>>        [[alternative HTML version deleted]]
>>>>
>>>> _______________________________________________
>>>> R-help-es mailing list
>>>> R-help-es@r-project.org
>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>>
>>>
>>>
>>>
>>> --
>>> Saludos,
>>> Carlos Ortega
>>> www.qualityexcellence.es
>>>
>>
>>
>
>
> --
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>

	[[alternative HTML version deleted]]

