Exponenta Banner
exponenta event banner

sbionlmefit

Оцените нелинейные смешанные эффекты с помощью моделей SimBiology (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox),

sbionlmefit будет удален в будущем релизе. Используйте sbiofitmixed вместо этого.

Синтаксис

results = sbionlmefit(modelObj, pkModelMapObject, pkDataObject, InitEstimates)
results = sbionlmefit(modelObj, pkModelMapObject, pkDataObject, CovModelObj)
results = sbionlmefit(..., Name,Value)
results = sbionlmefit(..., optionStruct)
[results, SimDataI, SimDataP] = sbionlmefit(...)

Описание

results = sbionlmefit(modelObj, pkModelMapObject, pkDataObject, InitEstimates) выполняет нелинейную оценку смешанных эффектов с помощью модели SimBiology®, modelObj, и возвращает оцененные результаты в структуре results.

results = sbionlmefit(modelObj, pkModelMapObject, pkDataObject, CovModelObj) задает отношение между параметрами и ковариантами с помощью CovModelObj, объекта CovariateModel. Объект CovariateModel также обеспечивает преобразование параметра.

results = sbionlmefit(..., Name,Value) выполняет нелинейную оценку смешанных эффектов, с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Следующее является альтернативой предыдущему синтаксису:

results = sbionlmefit(..., optionStruct) задает optionStruct, структура, содержащая поля и значения, которые являются аргументами пары "имя-значение", принятыми nlmefit. Значения по умолчанию для optionStruct совпадают со значениями по умолчанию для аргументов, используемых nlmefit за исключениями, объясненными во Входных параметрах.

[results, SimDataI, SimDataP] = sbionlmefit(...) возвращает данные моделирования модели SimBiology, modelObj, с помощью ориентировочных стоимостей параметров.

Входные параметры

modelObject

Объект модели SimBiology раньше соответствовал наблюдаемым данным.

Примечание

При использовании объекта модели, содержащего активные дозы (то есть, содержа объекты дозы создал использование метода adddose и задал как активное использование свойства Active объекта дозы), имеют в виду, что эти активные дозы проигнорированы функцией sbionlmefit.

pkModelMapObject

Объект PKModelMap, который задает роли компонентов модели, используемых для оценки. Для получения дополнительной информации смотрите объект PKModelMap.

Примечание

При использовании объекта PKModelMap, который задает несколько доз, гарантируйте, что каждый элемент в свойстве Dosed уникален.

pkDataObject

Объект PKData, который задает данные, чтобы использовать в подборе кривой и ролях столбцов, используемых для оценки. pkDataObject должен задать целевые данные по крайней мере для двух групп. Для получения дополнительной информации смотрите PKData object.

Примечание

Для каждого подмножества данных, принадлежащих одной группе (как задано в столбце данных, заданном свойством GroupLabel), программное обеспечение позволяет несколько наблюдений, сделанных одновременно. Если это верно для ваших данных, имеют в виду что:

  • Эти точки данных не усреднены, но адаптированы индивидуально.

  • Различные количества наблюдений в разное время заставляют некоторые моменты времени быть взвешенными больше.

InitEstimates

Вектор первоначальных оценок для фиксированных эффектов. Первые элементы P InitEstimates соответствуют фиксированным эффектам для каждого элемента P pkModelMapObject.Estimated. Дополнительные элементы соответствуют фиксированным эффектам для ковариационных факторов. Первые элементы P InitEstimates преобразовываются, как задано парами "имя-значение" ParamTransform (журнал, преобразованный по умолчанию).

CovModelObj

Объект CovariateModel, который задает отношение между параметрами и ковариантами. Для получения дополнительной информации смотрите CovariateModel object.

Совет

Чтобы одновременно соответствовать данным из нескольких уровней дозы, не используйте случайный эффект (eta) от выражений в объекте CovariateModel.

optionStruct

Структура, содержащая поля и значения, которые являются парами "имя-значение", принятыми функцией nlmefit. Значения по умолчанию для optionStruct совпадают со значениями по умолчанию для аргументов, используемых nlmefit за исключениями, отмеченными в Аргументах в виде пар имя-значение.

Если у вас есть Parallel Computing Toolbox™, можно включить параллельные вычисления для более быстрых данных, соответствующих путем установки аргумента пары "имя-значение" 'UseParallel' true в структуре опций statset можно следующим образом:

parpool; % Open a parpool for parallel computing
opt = statset(...,'UseParallel',true); % Enable parallel computing
results = sbionlmefit(...,'Options',opt); % Perform data fitting

Совет

Программное обеспечение SimBiology включает функцию sbiofitstatusplot, которую можно задать в поле OutputFcn поля Options. Эта функция позволяет вам контролировать состояние подбора кривой.

Совет

Чтобы одновременно соответствовать данным из нескольких уровней дозы, используйте входной параметр InitEstimates и установите значение поля REParamsSelect к 1 n логическим вектором со всем набором записей к false, где n равняется количеству фиксированных эффектов.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Функция sbionlmefit использует аргументы пары "имя-значение", поддержанные функцией nlmefit.

Эти пары "имя-значение" nlmefit трудно закодированы в sbionlmefit, и поэтому, вы не можете установить их:

  • FEParamsSelect

  • FEConstDesign

  • FEGroupDesign

  • FEObsDesign

  • REConstDesign

  • REGroupDesign

  • REObsDesign

  • Vectorization

Если вы предоставляете объект CovariateModel, как введено sbionlmefit, то эти пары "имя-значение" nlmefit вычисляются из ковариационной модели, и поэтому, вы не можете установить их:

  • FEGroupDesign

  • ParamTransform

  • REParamsSelect

Можно установить все другие пары "имя-значение" nlmefit. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием nlmefit.

Следует иметь в виду, что значения по умолчанию для этих пар "имя-значение" nlmefit отличаются, когда используется sbionlmefit:

'FEGroupDesign'

Числовой массив, задающий матрицу проекта для каждой группы.

Значение по умолчанию: repmat(eye(P),[1 1 nGroups]), где P = количество предполагаемых параметров и nGroups = количество групп в наблюдаемых данных.

'ParamTransform'

Вектор целых чисел, задающих, как параметры распределяются.

Примечание

Не используйте опцию ParamTransform, чтобы задать преобразования параметра при обеспечении объекта CovariateModel подходящей функции. Объект CovariateModel обеспечивает преобразование параметра.

Значение по умолчанию: Вектор из единиц, который задает все параметры, является преобразованным журналом.

'OptimFun'

Вектор символов, задающий функцию оптимизации, используемую в максимизации вероятности.

Значение по умолчанию: fminunc, если вам установили Optimization Toolbox™. В противном случае значением по умолчанию является fminsearch.

'Options'

Структура, содержащая несколько полей, включая DerivStep, скаляр или вектор, задающий относительную разницу, используемую в вычислении градиента конечной разности и FunValCheck, логическое определение, проверять ли на недопустимые значения, такие как NaN или Inf, от modelfun.

Значение по умолчанию: значением по умолчанию для DerivStep является меньший из 1e-4 или значение свойства SolverOptions.RelativeTolerance конфигурации модели, сопоставленной с modelObj, с минимумом eps^(1/3). Значением по умолчанию для FunValCheck является off.

Совет

Программное обеспечение SimBiology включает функцию sbiofitstatusplot, которую можно задать в поле OutputFcn входного параметра пары "имя-значение" Options. Эта функция позволяет вам контролировать состояние подбора кривой.

Совет

Чтобы одновременно соответствовать данным из нескольких уровней дозы, используйте входной параметр InitEstimates и установите входной параметр пары "имя-значение" REParamsSelect на 1 n логическим вектором со всем набором записей к false, где n равняется количеству фиксированных эффектов.

Выходные аргументы

results

Структура, содержащая эти поля:

  • FixedEffects — Массив dataset, содержащий оцененные зафиксированные эффекты, включая стандартные погрешности.

  • RandomEffects — Массив dataset, содержащий, выбрал случайные эффекты для каждой группы в наблюдаемых данных в pkDataObject.

  • IndividualParametereEstimates — Массив dataset, содержащий оцененные значения параметров для людей, включая случайные эффекты.

  • PopulationParameterEstimates — Массив dataset, содержащий оцененные значения параметров для генеральной совокупности, без случайных эффектов.

  • RandomEffectCovarianceMatrix — Массив dataset, содержащий предполагаемую ковариационную матрицу случайных эффектов.

  • EstimatedParameterNames — Массив ячеек из символьных векторов, задающий имена предполагаемых параметров.

  • CovariateNames — Массив ячеек из символьных векторов, задающий имена ковариантов в CovModelObj.

  • FixedEffectsStruct — Структура, содержащая значения предполагаемых фиксированных эффектов.

  • статистика Структура, содержащая информацию, такую как AIC, BIC и взвешенные невязки. Для получения дополнительной информации на полях в этой структуре, смотрите структуру stats в nlmefit в документации Statistics and Machine Learning Toolbox™. Однако поля в структуре stats, возвращенной sbionlmefit, отличаются немного от возвращенных nlmefit, а именно:

    • ires, pres, iwres, pwres и cwres каждый содержит матрицу сырых данных или взвешенных невязок с количеством столбцов, равных количеству ответов в модели.

    • Структура stats, возвращенная sbionlmefit, включает дополнительное поле, Observed. Это поле содержит вектор символов или массив ячеек из символьных векторов, задающий измеренные ответы, которые соответствуют столбцам в матрицах ires, pres, iwres, pwres и полей cwres. Поле Observed совпадает со свойством Observed входного параметра PKModelMap.

SimDataI

SimData object, содержащий данные из симуляции модели с помощью предполагаемых значений параметров для людей. Этот объект включает наблюдаемые состояния и регистрируемые состояния.

SimDataP

SimData object, содержащий данные из симуляции модели с помощью предполагаемых значений параметров для генеральной совокупности. Этот объект включает наблюдаемые состояния и регистрируемые состояния.

Смотрите также

| | | | | | | |

Темы

Представленный в R2009a

Документация SimBiology
Поддержка