fit | Выполните оценку параметра с помощью объекта задачи SimBiology |
sbiofit | Выполните регрессию нелинейного метода наименьших квадратов |
sbionlinfit | Выполните регрессию нелинейного метода наименьших квадратов с помощью моделей SimBiology (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox), |
sbioparamestim | Выполните оценку параметра |
sbiosampleparameters | Сгенерируйте параметры путем выборки ковариационной модели (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox), |
sbiosampleerror | Демонстрационная ошибка на основе ошибочной модели и добавляет шум в данные моделирования |
sbioparameterci | Вычислите доверительные интервалы для предполагаемых параметров (требует Statistics and Machine Learning Toolbox), |
sbiopredictionci | Вычислите доверительные интервалы для предсказаний модели (требует Statistics and Machine Learning Toolbox), |
fitproblem | Объект задачи SimBiology для оценки параметра |
groupedData | Подобный таблице набор данных и метаданных |
EstimatedInfo object | Объект, содержащий информацию о предполагаемых количествах модели |
LeastSquaresResults object | Объект результатов, содержащий оценку, следует из регрессии наименьших квадратов |
Observable | Объект, содержащий выражение для вычислений постсимуляции |
OptimResults object | Оценка заканчивается объект, подкласс LeastSquaresResults |
NLINResults object | Оценка заканчивается объект, подкласс LeastSquaresResults |
ParameterConfidenceInterval | Объект, содержащий доверительный интервал, заканчивается для предполагаемых параметров |
PredictionConfidenceInterval | Объект, содержащий доверительный интервал, заканчивается для предсказаний модели |
| SimBiology Model Builder | Создайте QSP, PK/PD и механистические модели системной биологии в интерактивном режиме |
| SimBiology Model Analyzer | Анализируйте QSP, PK/PD и механистические модели системной биологии |
Выполните неразделенный на отсеки анализ и калибруйте параметры модели путем подбора кривой к экспериментальным данным PKPD с помощью нелинейной регрессии.
Соответствуйте параметрам PK Используя SimBiology основанный на проблеме рабочий процесс
В этом примере показано, как оценить параметры модели с помощью объекта задачи SimBiology.
Подбирайте модель с одним отсеком индивидууму профиль PK
В этом примере показано, как соответствовать PK индивидуума профилируют данные к модели с одним отсеком и оценить фармакокинетические параметры.
Подбирайте модель 2D отсека к профилям PK нескольких индивидуумов
В этом примере показано, как оценить фармакокинетические параметры нескольких индивидуумов, использующих модель 2D отсека.
Оцените специфичные для категории параметры PK для нескольких индивидуумов
В этом примере показано, как оценить специфичный для категории (такой как молодой по сравнению со старым, штекерным по сравнению с розеткой в иерархической модели), отдельно-специфичные, и параметры всего населения с помощью PK профилируют данные от нескольких индивидуумов.
Выполните Гибридную Оптимизацию Используя sbiofit
В этом примере показано, как сконфигурировать sbiofit, чтобы выполнить гибридную оптимизацию.
Цель моделей регрессии состоит в том, чтобы описать переменную отклика в зависимости от независимых переменных.
Поддерживаемые методы для оценки параметра SimBiology
SimBiology® поддерживает множество методов оптимизации для наименьших квадратов и проблем оценки смешанных эффектов.
SimBiology поддерживает ошибочные модели, описанные в следующей таблице.
График прогресса обеспечивает живую обратную связь на состоянии оценки параметра при использовании sbiofit, sbiofitmixed, или программа Fit Data в приложении SimBiology Model Analyzer.