Exponenta Banner
exponenta event banner

sbionlmefit

Оценка нелинейных смешанных эффектов с использованием моделей SimBiology (требуется программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox)

sbionlmefit будет удален в следующем выпуске. Использовать 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) осуществляет нелинейную оценку смешанных эффектов с использованием модели SimBiology ® ,modelObjи возвращает оценочные результаты в results структура.

results = sbionlmefit(modelObj, pkModelMapObject, pkDataObject, CovModelObj) определяет связь между параметрами и ковариатами с помощью CovModelObj, a CovariateModel объект. CovariateModel объект также обеспечивает преобразование параметров.

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

Ниже приведена альтернатива предыдущему синтаксису:

results = sbionlmefit(..., optionStruct) определяет optionStruct, структура, содержащая поля и значения, которые являются аргументами пары имя-значение, принятыми nlmefit. Значения по умолчанию для optionStruct те же, что и значения по умолчанию для аргументов, используемых nlmefit, с исключениями, описанными в «Аргументах ввода».

[results, SimDataI, SimDataP] = sbionlmefit(...) возвращает данные моделирования модели SimBiology, modelObj, используя оценочные значения параметров.

Входные аргументы

modelObject

Объект модели SimBiology, используемый для соответствия наблюдаемым данным.

Примечание

Если используется объект модели, содержащий активные дозы (то есть содержащий объекты дозы, созданные с помощью adddose и указан как активный с помощью Active свойство объекта дозы), имейте в виду, что эти активные дозы игнорируются sbionlmefit функция.

pkModelMapObject

PKModelMap объект, определяющий роли компонентов модели, используемых для оценки. Для получения более подробной информации см. PKModelMap объект.

Примечание

При использовании PKModelMap объект, который определяет несколько доз, убедитесь, что каждый элемент в Dosed является уникальным.

pkDataObject

PKData объект, определяющий данные, используемые при подборе, и роли столбцов, используемых для оценки. pkDataObject необходимо определить целевые данные по крайней мере для двух групп. Для получения более подробной информации см. PKData object.

Примечание

Для каждого подмножества данных, принадлежащих к одной группе (как определено в столбце данных, указанном GroupLabel ), программное обеспечение позволяет выполнять несколько наблюдений одновременно. Если это верно для ваших данных, помните, что:

  • Эти точки данных не усредняются, а устанавливаются индивидуально.

  • Различное количество наблюдений в разное время приводит к тому, что некоторые моменты времени взвешиваются больше.

InitEstimates

Вектор начальных оценок для фиксированных эффектов. Первое P элементы InitEstimates соответствуют фиксированным эффектам для каждого P элемент pkModelMapObject.Estimated. Дополнительные элементы соответствуют фиксированным эффектам для ковариатных факторов. Первое P элементы InitEstimates преобразуются, как указано в ParamTransform пары имя-значение (журнал преобразован по умолчанию).

CovModelObj

CovariateModel объект, определяющий связь между параметрами и ковариатами. Для получения более подробной информации см. CovariateModel object.

Совет

Чтобы одновременно подгонять данные от нескольких уровней доз, пропустите случайный эффект (eta) из выражений в CovariateModel объект.

optionStruct

Структура, содержащая поля и значения, которые являются парами имя-значение, принятыми nlmefit функция. Значения по умолчанию для optionStruct те же, что и значения по умолчанию для аргументов, используемых nlmefit, с исключениями, указанными в аргументах пары «имя-значение».

При наличии Toolbox™ Parallel Computing можно включить параллельные вычисления для более быстрой подгонки данных, задав аргумент пара имя-значение 'UseParallel' кому true в statset структура опций выглядит 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 sbiofitstatusplot , которую можно указать в OutputFcn области Options поле. Эта функция позволяет контролировать состояние фитинга.

Совет

Чтобы одновременно подгонять данные от нескольких уровней доз, используйте InitEstimates входной аргумент и задайте значение REParamsSelect в логический вектор 1 на n, для всех записей установлено значение false, где n равно числу фиксированных эффектов.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

sbionlmefit функция использует аргументы пары имя-значение, поддерживаемые nlmefit функция.

Они nlmefit пары имя-значение жестко закодированы в sbionlmefit, и, следовательно, вы не можете установить их:

  • FEParamsSelect

  • FEConstDesign

  • FEGroupDesign

  • FEObsDesign

  • REConstDesign

  • REGroupDesign

  • REObsDesign

  • Vectorization

Если вы предоставляете CovariateModel объект как вход в sbionlmefit, то эти nlmefit пары «имя-значение» вычисляются на основе ковариатной модели, поэтому их нельзя задать:

  • FEGroupDesign

  • ParamTransform

  • REParamsSelect

Можно установить все остальные nlmefit пары имя-значение. Для получения более подробной информации см. nlmefit( Панель инструментов статистики и машинного обучения).

Помните, что значения по умолчанию для этих nlmefit пары «имя-значение» различаются при использовании sbionlmefit:

'FEGroupDesign'

Числовой массив, задающий матрицу конструкции для каждой группы.

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

'ParamTransform'

Вектор целых чисел, указывающий способ распределения параметров.

Примечание

Не используйте ParamTransform для задания преобразований параметров при предоставлении CovariateModel объект для фитинговой функции. CovariateModel объект обеспечивает преобразование параметров.

По умолчанию: Вектор из них, который указывает, что все параметры преобразуются в журнал.

'OptimFun'

Символьный вектор, задающий функцию оптимизации, используемую при максимизации вероятности.

По умолчанию: fminunc, если установлен Toolbox™ оптимизации. В противном случае значение по умолчанию - fminsearch.

'Options'

Структура, содержащая несколько полей, включая DerivStepскаляр или вектор, задающий относительную разность, используемую при расчете градиента конечной разности, и FunValCheck, логический параметр, определяющий необходимость проверки недопустимых значений, например, NaN или Inf, от modelfun.

По умолчанию: Значение по умолчанию для DerivStep является меньшим из 1e-4, или значение SolverOptions.RelativeTolerance свойства набора конфигурации, связанного с modelObj, с минимальным eps^(1/3). Значение по умолчанию для FunValCheck является off.

Совет

Программное обеспечение SimBiology включает sbiofitstatusplot , которую можно указать в OutputFcn области Options входной аргумент пары имя-значение. Эта функция позволяет контролировать состояние фитинга.

Совет

Чтобы одновременно подгонять данные от нескольких уровней доз, используйте InitEstimates входной аргумент и установка REParamsSelect входной аргумент пары имя-значение для логического вектора 1 на n, для всех записей установлено значение false, где n равно числу фиксированных эффектов.

Выходные аргументы

results

Структура, содержащая следующие поля:

  • FixedEffects - A dataset (Statistics and Machine Learning Toolbox) массив, содержащий оценочные фиксированные эффекты, включая стандартные ошибки.

  • RandomEffects - A dataset массив, содержащий выборочные случайные эффекты для каждой группы в наблюдаемых данных в pkDataObject.

  • IndividualParametereEstimates - A dataset массив, содержащий оценочные значения параметров для отдельных лиц, включая случайные эффекты.

  • PopulationParameterEstimates - A dataset массив, содержащий оценочные значения параметров для совокупности, без случайных эффектов.

  • RandomEffectCovarianceMatrix - A dataset массив, содержащий оцененную ковариационную матрицу случайных эффектов.

  • EstimatedParameterNames - массив ячеек символьных векторов, задающих имена оцениваемых параметров.

  • CovariateNames - Массив ячеек символьных векторов, задающих имена ковариат в CovModelObj.

  • FixedEffectsStruct - Структура, содержащая значения расчетных фиксированных эффектов.

  • stats - Структура, содержащая такую информацию, как AIC, BICи взвешенные остатки. Для получения подробной информации о полях в этой структуре см. stats структура в nlmefit (Статистика и инструментарий машинного обучения) в документации Toolbox™ статистики и машинного обучения. Однако поля в stats структура, возвращенная sbionlmefit немного отличаются от возвращенных nlmefit, а именно:

    • ires, pres, iwres, pwres, и cwres каждый содержит матрицу необработанных или взвешенных остатков с числом столбцов, равным количеству откликов в модели.

    • stats структура, возвращенная sbionlmefit включает дополнительное поле, Observed. Это поле содержит символьный вектор или массив ячеек символьных векторов, задающих измеренные отклики, которые соответствуют столбцам в матрицах ires, pres, iwres, pwres, и cwres поля. Observed поле совпадает с полем Observed имущества PKModelMap входной аргумент.

SimDataI

SimData object содержит данные моделирования модели с использованием оценочных значений параметров для отдельных лиц. Этот объект включает наблюдаемые и регистрируемые состояния.

SimDataP

SimData object содержит данные моделирования модели с использованием оценочных значений параметров для населения. Этот объект включает наблюдаемые и регистрируемые состояния.

См. также

| | | | | | | | (инструментарий статистики и машинного обучения)

Темы

Представлен в R2009a

Документация по SimBiology

Поддержка