sbiofit | Выполните регрессию нелинейного метода наименьших квадратов |
sbionlinfit | Выполните регрессию нелинейного метода наименьших квадратов с помощью моделей SimBiology (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox), |
sbioparamestim | Выполните оценку параметра |
sbiosampleparameters | Сгенерируйте параметры путем выборки ковариационной модели (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox), |
sbiosampleerror | Демонстрационная ошибка на основе ошибочной модели и добавляет шум в данные моделирования |
sbioparameterci | Вычислите доверительные интервалы для предполагаемых параметров (требует Statistics and Machine Learning Toolbox), |
sbiopredictionci | Вычислите доверительные интервалы для образцовых прогнозов (требует Statistics and Machine Learning Toolbox), |
groupedData | Подобный таблице набор данных и метаданных |
EstimatedInfo object | Объект, содержащий информацию о предполагаемых количествах модели |
LeastSquaresResults object | Объект результатов, содержащий оценку, следует из регрессии наименьших квадратов |
OptimResults object | Оценка заканчивается объект, подкласс LeastSquaresResults |
NLINResults object | Оценка заканчивается объект, подкласс LeastSquaresResults |
ParameterConfidenceInterval | Объект, содержащий доверительный интервал, заканчивается для предполагаемых параметров |
PredictionConfidenceInterval | Объект, содержащий доверительный интервал, заканчивается для образцовых прогнозов |
Оцените фармакокинетические параметры Используя рабочий стол SimBiology
Этот пример показывает, как оценить один отсек, фармакокинетический (PK) параметры, данные данные о концентрации экспериментального препарата.
Соответствуйте модели с одним отсеком к профилю PK человека
Этот пример показывает, как соответствовать данным о профиле PK человека к модели с одним отсеком и оценить фармакокинетические параметры.
Соответствуйте модели 2D отсека к профилям PK нескольких человек
Этот пример показывает, как оценить фармакокинетические параметры нескольких человек, использующих модель 2D отсека.
Оцените специфичные для категории параметры PK для нескольких человек
Этот пример показывает, как оценить специфичный для категории (такой как молодой по сравнению со старым, штекерным по сравнению с розеткой в иерархической модели), отдельно-специфичные, и параметры всей генеральной совокупности с помощью данных о профиле PK от нескольких человек.
Выполните Гибридную Оптимизацию Используя sbiofit
Этот пример показывает, как сконфигурировать sbiofit, чтобы выполнить гибридную оптимизацию.
Цель моделей регрессии состоит в том, чтобы описать переменную отклика как функцию независимых переменных.
Поддерживаемые методы для оценки параметра
SimBiology® поддерживает множество методов оптимизации для наименьших квадратов и проблем оценки смешанных эффектов.
SimBiology поддерживает ошибочные модели, описанные в следующей таблице.
График прогресса обеспечивает живую обратную связь на состоянии оценки параметра при использовании sbiofit, sbiofitmixed или задачи Fit Data в рабочем столе SimBiology.
Выполните данные, соответствующие моделям PKPD
SimBiology позволяет вам оценить параметры модели путем подбора кривой модели к экспериментальным данным курса времени, использования или нелинейной регрессии или смешанных эффектов (NLME) методы.