sbionlmefit

Оцените нелинейные смешанные эффекты с помощью моделей SimBiology (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox),

sbionlmefit будет удален в будущем релизе. Использование 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) выполняет нелинейную оценку смешанных эффектов с помощью SimBiology® модель, modelObj, и возвращает оцененные результаты в results структура.

results = sbionlmefit(modelObj, pkModelMapObject, pkDataObject, CovModelObj) задает отношение между параметрами и ковариантами с помощью CovModelObj, CovariateModel объект. CovariateModel объект также обеспечивает преобразование параметра.

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

Следующее является альтернативой предыдущему синтаксису:

results = sbionlmefit(..., optionStruct) задает optionStruct, структура, содержащая поля и значения, которые являются аргументами пары "имя-значение", принятыми nlmefit. Значения по умолчанию для optionStruct совпадают со значениями по умолчанию для аргументов, используемых nlmefit, за исключениями, объясненными во Входных параметрах.

[results, SimDataI, SimDataP] = sbionlmefit(...) возвращает данные моделирования модели SimBiology, modelObj, использование ориентировочных стоимостей параметров.

Входные параметры

modelObject

Объект модели SimBiology раньше соответствовал наблюдаемым данным.

Примечание

При использовании объекта модели, содержащего активные дозы (то есть, содержа объекты дозы создал использование adddose метод, и заданный как активное использование Active свойство объекта дозы), иметь в виду, что эти активные дозы проигнорированы sbionlmefit функция.

pkModelMapObject

PKModelMap объект, который задает роли компонентов модели, используемых для оценки. Для получения дополнительной информации смотрите PKModelMap объект.

Примечание

При использовании PKModelMap объект, который задает несколько доз, гарантирует каждый элемент в Dosed свойство уникально.

pkDataObject

PKData объект, который задает данные, чтобы использовать в подборе кривой и ролях столбцов, используемых для оценки. pkDataObject должен задать целевые данные по крайней мере для двух групп. Для получения дополнительной информации смотрите PKData object.

Примечание

Для каждого подмножества данных, принадлежащих одной группе (как задано в столбце данных, заданном GroupLabel свойство), программное обеспечение позволяет несколько наблюдений, сделанных одновременно. Если это верно для ваших данных, имеют в виду что:

  • Эти точки данных не усреднены, но адаптированы индивидуально.

  • Различные количества наблюдений в разное время заставляют некоторые моменты времени быть взвешенными больше.

InitEstimates

Вектор из первоначальных оценок для фиксированных эффектов. Первый P элементы InitEstimates соответствуйте фиксированным эффектам для каждого P элемент pkModelMapObject.Estimated. Дополнительные элементы соответствуют фиксированным эффектам для ковариационных факторов. Первый P элементы InitEstimates преобразовываются, как задано ParamTransform пары "имя-значение" (журнал, преобразованный по умолчанию).

CovModelObj

CovariateModel объект, который задает отношение между параметрами и ковариантами. Для получения дополнительной информации смотрите CovariateModel object.

Совет

Чтобы одновременно соответствовать данным из нескольких уровней дозы, не используйте случайный эффект (eta) от выражений в CovariateModel объект.

optionStruct

Структура, содержащая поля и значения, которые являются парами "имя-значение", принятыми nlmefit функция. Значения по умолчанию для optionStruct совпадают со значениями по умолчанию для аргументов, используемых nlmefit, за исключениями, отмеченными в Аргументах в виде пар имя-значение.

Если у вас есть Parallel Computing Toolbox™, можно включить параллельные вычисления для более быстрых данных, соответствующих путем установки аргумента пары "имя-значение" 'UseParallel' к true в statset структура опций можно 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 функция, которую можно задать в OutputFcn поле Options поле . Эта функция позволяет вам контролировать состояние подбора кривой.

Совет

Чтобы одновременно соответствовать данным из нескольких уровней дозы, используйте InitEstimates входной параметр и установленный значение REParamsSelect поле к 1 n логическим вектором, со всем набором записей к false, где n равняется количеству фиксированных эффектов.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

sbionlmefit функционируйте использует аргументы пары "имя-значение", поддержанные nlmefit функция.

Они nlmefit пары "имя-значение" трудно закодированы в sbionlmefit, и поэтому, вы не можете установить их:

  • FEParamsSelect

  • FEConstDesign

  • FEGroupDesign

  • FEObsDesign

  • REConstDesign

  • REGroupDesign

  • REObsDesign

  • Vectorization

Если вы обеспечиваете CovariateModel возразите, как введено против sbionlmefit, затем они nlmefit пары "имя-значение" вычисляются из ковариационной модели, и поэтому, вы не можете установить их:

  • FEGroupDesign

  • ParamTransform

  • REParamsSelect

Можно установить все другой nlmefit пары "имя-значение". Для получения дополнительной информации смотрите nlmefit (Statistics and Machine Learning Toolbox) страница с описанием.

Следует иметь в виду что значения по умолчанию для них nlmefit пары "имя-значение" отличаются, когда используется sbionlmefit:

FEGroupDesign

Числовой массив, задающий матрицу проекта для каждой группы.

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

ParamTransform

Вектор из целых чисел, задающих, как параметры распределяются.

Примечание

Не используйте ParamTransform опция, чтобы задать преобразования параметра при обеспечении a CovariateModel возразите против подходящей функции. CovariateModel объект обеспечивает преобразование параметра.

Значение по умолчанию: Вектор из единиц, который задает все параметры, является преобразованным журналом.

OptimFun

Вектор символов, задающий оптимизационную функцию, используемую в максимизации вероятности.

Значение по умолчанию: fminunc, если вам установили Optimization Toolbox™. В противном случае значением по умолчанию является fminsearch.

Options

Структура, содержащая несколько полей, включая DerivStep, скаляр или вектор, задающий относительную разницу, используемую в вычислении градиента конечной разности и FunValCheck, логическое определение, проверять ли на недопустимые значения, такие как NaN или Inf, от modelfun.

Значение по умолчанию: значение по умолчанию для DerivStep меньший из 1e-4, или значение SolverOptions.RelativeTolerance свойство конфигурации модели сопоставлено с modelObj, с минимумом eps^(1/3). Значение по умолчанию для FunValCheck off.

Совет

Программное обеспечение SimBiology включает sbiofitstatusplot функция, которую можно задать в OutputFcn поле Options входной параметр пары "имя-значение". Эта функция позволяет вам контролировать состояние подбора кривой.

Совет

Чтобы одновременно соответствовать данным из нескольких уровней дозы, используйте InitEstimates входной параметр и набор REParamsSelect входной параметр пары "имя-значение" к 1 n логическим вектором, со всем набором записей к false, где n равняется количеству фиксированных эффектов.

Выходные аргументы

results

Структура, содержащая эти поля:

  • FixedEffects — dataset (Statistics and Machine Learning Toolbox) массив, содержащий оцененные зафиксированные эффекты, включая стандартные погрешности.

  • RandomEffects — dataset массив, содержащий, произвел случайные эффекты для каждой группы в наблюдаемых данных в pkDataObject.

  • IndividualParametereEstimates — dataset массив, содержащий оцененные значения параметров для индивидуумов, включая случайные эффекты.

  • PopulationParameterEstimates — dataset массив, содержащий оцененные значения параметров для населения, без случайных эффектов.

  • RandomEffectCovarianceMatrix — dataset массив, содержащий предполагаемую ковариационную матрицу случайных эффектов.

  • EstimatedParameterNames — Массив ячеек из символьных векторов, задающий имена предполагаемых параметров.

  • CovariateNames — Массив ячеек из символьных векторов, задающий имена ковариантов в CovModelObj.

  • FixedEffectsStruct — Структура, содержащая значения предполагаемых фиксированных эффектов.

  • stats — Структура, содержащая информацию, такую как AIC, BIC, и взвешенные остаточные значения. Для получения дополнительной информации на полях в этой структуре, смотрите stats структура в nlmefit (Statistics and Machine Learning Toolbox) в документации Statistics and Machine Learning Toolbox™. Однако поля в stats структура возвращена sbionlmefit варьируйтесь немного от возвращенных nlmefit, а именно:

    • ires, pres, iwres, pwres, и cwres каждый содержит матрицу сырых данных или взвешенных остаточных значений с количеством столбцов, равных количеству ответов в модели.

    • stats структура возвращена sbionlmefit включает дополнительное поле, Observed. Это поле содержит вектор символов или массив ячеек из символьных векторов, задающий измеренные отклики, которые соответствуют столбцам в матрицах ires, pres, iwres, pwres, и cwres поля . Observed поле эквивалентно Observed свойство PKModelMap входной параметр.

SimDataI

SimData object содержа данные из симуляции модели с помощью предполагаемых значений параметров для индивидуумов. Этот объект включает наблюдаемые состояния и регистрируемые состояния.

SimDataP

SimData object содержа данные из симуляции модели с помощью предполагаемых значений параметров для населения. Этот объект включает наблюдаемые состояния и регистрируемые состояния.

Смотрите также

| (Statistics and Machine Learning Toolbox) | | | | | | |

Представленный в R2009a

Документация SimBiology

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте