LagParameterName
参数指定时间滞后量
描述
LagParameterName是一个属性的吗RepeatDose或ScheduleDose对象。
指定名称的参数对象作用域模型。参数定义了时间的长度被引入后的剂量达到其目标。
你可以参数化属性通过设置它的名字model-scoped参数不被重复分配规则,修改一个代数规则,或利率规则。然而,一个事件的参数可以修改。
特征
| 适用于 | 对象:RepeatDose,ScheduleDose。 |
| 数据类型 | 特征向量。 |
| 数据值 | model-scoped参数对象的名称。默认值是一个空的特征向量 |
| 访问 | 读/写。 |
例子
估计滞后时间和持续时间的剂量
这个例子展示了如何估计滞后丸之前注射的时间和剂量使用单舱的持续时间模型。
加载一个样本数据集。
负载lagDurationData.mat
图数据。
情节(data.Time data.Conc,“x”)包含(的时间(小时))ylabel (“浓缩的(毫克/升))
groupedData转换。
gData = groupedData(数据);gData.Properties。VariableUnits = {“小时”,毫克/升的};
创建一个单舱模型。
pkmd = PKModelDesign;pkc1 = addCompartment (pkmd,“中央”);pkc1。DosingType =“丸”;pkc1。EliminationType =“linear-clearance”;pkc1。HasResponseVariable = true;模型=构造(pkmd);configset = getconfigset(模型);configset.CompileOptions。UnitConversion = true;
添加两个参数代表了时间滞后的剂量和持续时间。滞后参数指定剂量接种前的时间间隔。时间参数指定的长度时间管理一剂。
lagP = addparameter(模型,“lagP”);lagP。ValueUnits =“小时”;durP = addparameter(模型,“durP”);durP。ValueUnits =“小时”;
创建一个剂量对象。设置LagParameterName和DurationParameterName剂量的属性名称的滞后和时间参数,分别。设置数量10毫克剂量用于生成数据量。
剂量= sbiodose (“剂量”);剂量。TargetName =“Drug_Central”;剂量。开始时间= 0;剂量。数量= 10;剂量。AmountUnits =毫克的;剂量。TimeUnits =“小时”;剂量。LagParameterName =“lagP”;剂量。DurationParameterName =“durP”;
物种模型映射到相应的数据。
responseMap = {“Drug_Central =浓缩的”};
指定滞后和时间参数作为参数估计。Log-transform参数。初始化它们2和设置上界和下界。
paramsToEstimate = {“日志(lagP)”,“日志(durP)”};estimatedParams = estimatedInfo (paramsToEstimate,“InitialValue”2,“界限”[1 5]);
进行参数估计。
fitResults = sbiofit(模型、gData responseMap estimatedParams,剂量,“fminsearch”)
fitResults = OptimResults属性:ExitFlag: 1输出:[1 x1 struct] GroupName:一组β:[2 x4表]ParameterEstimates: [2 x4表]J: [11 x2双]COVB: [2 x2双]CovarianceMatrix: [2 x2双]R: x1双[11]MSE: 0.0024上交所:0.0213重量:[]LogLikelihood: 18.7511 AIC: -33.5023 BIC: -32.7065教育部:9 DependentFiles: {1 x2细胞}数据:[11 x2 groupedData] EstimatedParameterNames: {“lagP”“durP”} ErrorModelInfo: [1 x3表]EstimationFunction:“fminsearch”
显示结果。
fitResults.ParameterEstimates
ans =2×4表名字估计StandardError界限说_________________ ______ {‘lagP} 1.986 0.0051568 1 5 {‘durP} 1.527 0.012956 - 1 5
情节(fitResults)
