Нелинейное моделирование Смешанных Эффектов

Оценка наибольшего правдоподобия параметров населения

Функции

fitВыполните оценку параметра с помощью объекта задачи SimBiology
sbiofitmixedПодбирайте нелинейную модель смешанных эффектов (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox),
sbionlmefitОцените нелинейные смешанные эффекты с помощью моделей SimBiology (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox),
sbionlmefitsaОцените нелинейные смешанные эффекты со стохастическим алгоритмом EM (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox),
sbiosampleparametersСгенерируйте параметры путем выборки ковариационной модели (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox),
sbiosampleerrorДемонстрационная ошибка на основе ошибочной модели и добавляет шум в данные моделирования
sbiofitstatusplotПостройте состояние нелинейной оценки смешанных эффектов

Объекты

fitproblemОбъект задачи SimBiology для оценки параметра
CovariateModel objectЗадайте отношение между параметрами и ковариантами
groupedData Подобный таблице набор данных и метаданных
EstimatedInfo objectОбъект, содержащий информацию о предполагаемых количествах модели
ObservableОбъект, содержащий выражение для вычислений постсимуляции
NLMEResults objectОбъект результатов, содержащий оценку, следует из нелинейного моделирования смешанных эффектов

Приложения

SimBiology Model BuilderСоздайте QSP, PK/PD и механистические модели системной биологии в интерактивном режиме
SimBiology Model AnalyzerАнализируйте QSP, PK/PD и механистические модели системной биологии

Примеры и руководства

Моделирование фармакокинетики населения фенобарбитала в новорожденных

В этом примере показано, как создать простую нелинейную модель смешанных эффектов из клинических фармакокинетических данных.

Соответствуйте параметрам PK Используя SimBiology основанный на проблеме рабочий процесс

В этом примере показано, как оценить параметры модели с помощью объекта задачи SimBiology.

Концепции

Нелинейное моделирование Смешанных Эффектов

Модель смешанных эффектов является статистической моделью, которая включает и зафиксированные эффекты и случайные эффекты.

Поддерживаемые методы для оценки параметра SimBiology

SimBiology® поддерживает множество методов оптимизации для наименьших квадратов и проблем оценки смешанных эффектов.

Ошибочные модели

SimBiology поддерживает ошибочные модели, описанные в следующей таблице.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте