exponenta event banner

Выражение (ковариатная модель)

Определение взаимосвязи между параметрами и ковариатами

Описание

Expression свойство является символьным вектором или массивом ячеек символьных векторов, где каждый символьный вектор представляет отношение между параметром и одним или несколькими ковариатами. Expression свойство обозначает фиксированные эффекты с префиксом thetaи случайные эффекты с префиксом eta.

Каждое выражение должно иметь вид:

parameterName = relationship

Этот пример выражения определяет связь между параметром (volume) и ковариат (weight), с фиксированными эффектами, но без случайных эффектов:

CovModelObj.Expression = {'volume = theta1 + theta2*weight'};

Эта таблица иллюстрирует форматы выражений для некоторых общих отношений параметр-ковариата.

Соотношение параметр-ковариатаФормат выражения
Линейный со случайным эффектомCl = theta1 + theta2*WEIGHT + eta1
Экспоненциальный без случайного эффектаCl = exp(theta_Cl + theta_Cl_WT*WEIGHT)
Экспоненциальный, ВЕС, центрированный средним, имеет случайный эффектCl = exp(theta1 + theta2*(WEIGHT - mean(WEIGHT)) + eta1)
Экспоненциальный, log (WEIGHT), эквивалентный модели мощностиCl = exp(theta1 + theta2*log(WEIGHT) + eta1)
Экспоненциальный, зависящий от ВЕСА и ВОЗРАСТА, имеет случайный эффектCl = exp(theta1 + theta2*WEIGHT + theta3*AGE + eta1)
Обратный пробит, зависящий от ВЕСА и ВОЗРАСТА, имеет случайный эффектCl = probitinv(theta1 + theta2*WEIGHT + theta3*AGE + eta1)
Обратная логика, зависящая от ВЕСА и ВОЗРАСТА, имеет случайный эффектCl = logitinv(theta1 + theta2*WEIGHT + theta3*AGE + eta1)

Совет

Чтобы одновременно подгонять данные от нескольких уровней доз, используйте CovariateModel объект в качестве входного аргумента для sbiofitmixedи опустить случайный эффект (eta) из Expression свойство в CovariateModel объект.

Expression свойство должно соответствовать следующим требованиям:

  • Выражения являются допустимым кодом MATLAB ®.

  • Каждое выражение является линейным с преобразованием.

  • Для каждого параметра существует ровно одно выражение.

  • В каждом выражении ковариата используется максимум в одном термине.

  • В каждом выражении есть максимум один случайный эффект (eta)

  • Фиксированный эффект (theta) и случайный эффект (eta) имена уникальны внутри выражений и между ними. То есть каждый ковариат имеет свой фиксированный эффект.

Совет

Используйте getCovariateData для просмотра ковариатных данных при записи уравнений для Expression свойство CovariateModel объект.

Совет

Используйте verify способ проверки того, что Expression свойство CovariateModel объект соответствует условиям, описанным выше.

Особенности

Относится кОбъект: CovariateModel
Тип данныхСимвольный вектор или массив ячеек символьных векторов
Значения данныхparameterName = relationship
ДоступЧтение/запись