Загрузите модель Установленного целью расположения препарата (TMDD).

sbioloadproject tmdd_with_TO.sbproj

Получите активный configset и установите целевое заполнение (TO) как ответ.

cs = getconfigset(m1);
cs.RuntimeOptions.StatesToLog = 'TO';

Симулируйте модель и постройте TO профиль.

sbioplot(sbiosimulate(m1,cs));

Задайте воздействие (область под кривой профиля TO) порог для целевого заполнения.

classifier = 'trapz(time,TO) <= 0.1';

Выполните MPGSA, чтобы найти чувствительные параметры относительно TO. Варьируйтесь значения параметров между предопределенными границами, чтобы сгенерировать 10 000 выборок параметра.

% Suppress an information warning that is issued during simulation.
warnSettings = warning('off', 'SimBiology:sbservices:SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON');
rng(0,'twister'); % For reproducibility
params = {'kel','ksyn','kdeg','km'};
bounds = [0.1, 1; 
          0.1, 1;
          0.1, 1;
          0.1, 1];
mpgsaResults = sbiompgsa(m1,params,classifier,'Bounds',bounds,'NumberSamples',10000)

mpgsaResults = 
  MPGSA with properties:

                    Classifiers: {'trapz(time,TO) <= 0.1'}
    KolmogorovSmirnovStatistics: [4x1 table]
                       ECDFData: {4x4 cell}
              SignificanceLevel: 0.0500
                        PValues: [4x1 table]
              SupportHypothesis: [10000x1 table]
                    Observables: {'TO'}
               ParameterSamples: [10000x4 table]
                 SimulationInfo: [1x1 struct]

Постройте квантили симулированного ответа модели.

plotData(mpgsaResults);

Постройте эмпирические кумулятивные функции распределения (eCDFs) принятых и отклоненных выборок. За исключением km, ни один из параметров не показывает значительную разницу в eCDFs для принятых и отклоненных выборок. km постройте показывает крупному Кольмогорову-Смирнову (K-S) расстояние между eCDFs принятых и отклоненных выборок. Расстояние K-S является максимальным абсолютным расстоянием между двумя кривыми eCDFs.

h = plot(mpgsaResults);
% Resize the figure.
pos = h.Position(:);
h.Position(:) = [pos(1) pos(2) pos(3)*2 pos(4)*2];

Чтобы вычислить расстояние K-S между двумя eCDFs, SimBiology использует двухсторонний тест на основе нулевой гипотезы, что два распределения принятых и отклоненных выборок равны. Смотрите kstest2 (Statistics and Machine Learning Toolbox) для деталей. Если расстояние K-S является большим, то эти два распределения отличаются, означая, что классификация выборок чувствительна к изменениям входного параметра. С другой стороны, если расстояние K-S мало, то изменения входного параметра не влияют на классификацию выборок. Результаты предполагают, что классификация нечувствительна к входному параметру. Чтобы оценить значение статистической величины K-S, отклоняющей нулевую гипотезу, можно исследовать p-значения.

bar(mpgsaResults)

Столбиковая диаграмма показывает две панели для каждого параметра: один для расстояния K-S (статистическая величина K-S) и другой для соответствующего p-значения. Вы отклоняете нулевую гипотезу, если p-значение меньше уровня значения. Крест (x) показан для любого p-значения, которое является почти 0. Вы видите, что точное p-значение соответствует каждому параметру.

[mpgsaResults.ParameterSamples.Properties.VariableNames',mpgsaResults.PValues]

ans=4×2 table
      Var1      trapz(time,TO) <= 0.1
    ________    _____________________

    {'kel' }          0.0021877      
    {'ksyn'}                  1      
    {'kdeg'}            0.99983      
    {'km'  }                  0      

P-значения km и kel меньше уровня (0.05) значения, поддерживая альтернативную гипотезу, что принятые и отклоненные выборки прибывают из различных распределений. Другими словами, классификация выборок чувствительна к km и kel но не к другим параметрам (kdeg и ksyn).

Можно также построить гистограммы принятых и отклоненных выборок. historgrams позволяют вам видеть тренды в принятых и отклоненных выборках. В этом примере, гистограмме km показывает, что существуют более принятые выборки для большего km значения, в то время как kel гистограмма показывает, что существует меньше отклоненных выборок как kel увеличения.

h2 = histogram(mpgsaResults);
% Resize the figure.
pos = h2.Position(:);
h2.Position(:) = [pos(1) pos(2) pos(3)*2 pos(4)*2];

Восстановите настройки предупреждения.

warning(warnSettings);