nlmefitGÿdF4y2Ba

非线性混合效应估计GÿdF4y2Ba

句法GÿdF4y2Ba

的β= nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba -β，PSI] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba -β，PSI，统计] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba -β，PSI，统计数据，B] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba -β，PSI，统计数据，B] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0，”GÿdF4y2Ba名称GÿdF4y2Ba”，GÿdF4y2Ba价值GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba

描述GÿdF4y2Ba

的β= nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba适合在固定效应非线性混合效应回归模型和估算回报GÿdF4y2Ba公测GÿdF4y2Ba。默认情况下，GÿdF4y2BanlmefitGÿdF4y2Ba适合的模型，其中每个参数是一个固定的和随机效应的总和，和随机效应是不相关的（它们的协方差矩阵是对角线）。GÿdF4y2Ba

XGÿdF4y2Ba是一个GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba矩阵GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba上观察GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba预测。GÿdF4y2Ba

ÿGÿdF4y2Ba是一个GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba×1的矢量响应。GÿdF4y2Ba

组GÿdF4y2Ba是指示分组变量GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba团体的意见。GÿdF4y2Ba组GÿdF4y2Ba是分类变量，数字载体，具有行组名，一个字符串数组，或字符向量的单元阵列的字符矩阵。有关分组变量的更多信息，请参阅GÿdF4y2Ba分组变量GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

VGÿdF4y2Ba是一个GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba的矩阵或单元阵列GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba特定组的预测因子。这些是采取一组中的所有观测值相同的预测。的行GÿdF4y2BaVGÿdF4y2Ba被分配给使用组GÿdF4y2Bagrp2idxGÿdF4y2Ba，根据所述顺序指定由GÿdF4y2Bagrp2idx（组）GÿdF4y2Ba。使用的电池阵列GÿdF4y2BaVGÿdF4y2Ba如果组的预测的大小横跨基团而改变。采用GÿdF4y2Ba[]GÿdF4y2Ba对于GÿdF4y2BaVGÿdF4y2Ba如果没有特定组的预测。GÿdF4y2Ba

开玩笑GÿdF4y2Ba是接受预测值和模型参数并返回拟合值的函数的句柄。GÿdF4y2Ba开玩笑GÿdF4y2Ba的形式GÿdF4y2Ba

yfit = modelfun（PHI，XFUN，VFUN）GÿdF4y2Ba

这些参数是：GÿdF4y2Ba

PHIGÿdF4y2Ba- A 1逐GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba的模型参数向量。GÿdF4y2Ba
XFUNGÿdF4y2Ba- 一种GÿdF4y2BaķGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba预测器，其中的阵列：GÿdF4y2Ba
- ķGÿdF4y2Ba= 1，如果GÿdF4y2BaXFUNGÿdF4y2Ba是单排GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
- ķGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}如果GÿdF4y2BaXFUNGÿdF4y2Ba包含的行GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba对于尺寸的单个组GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}。GÿdF4y2Ba
- ķGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba如果GÿdF4y2BaXFUNGÿdF4y2Ba包含所有行GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
VFUNGÿdF4y2Ba- 通过一个给定的特定组的预测：GÿdF4y2Ba
- A 1逐GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba矢量对应于单个组和单个排GÿdF4y2BaVGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
- 一个GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba阵列，其中，所述GÿdF4y2BaĴGÿdF4y2Ba个行是V（GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba:)如果GÿdF4y2BaĴGÿdF4y2Ba个观察是在组GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
如果GÿdF4y2BaVGÿdF4y2Ba是空的，GÿdF4y2BanlmefitGÿdF4y2Ba电话GÿdF4y2BamodelfunGÿdF4y2Ba仅具有两个输入。GÿdF4y2Ba
yfitGÿdF4y2Ba- 一种GÿdF4y2BaķGÿdF4y2Ba×1拟合值的矢量GÿdF4y2Ba

当任GÿdF4y2BaPHIGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BaVFUNGÿdF4y2Ba包含单个行，它对应于其他两个输入参数的所有行。GÿdF4y2Ba

注意GÿdF4y2Ba

如果GÿdF4y2BamodelfunGÿdF4y2Ba可以计算GÿdF4y2BayfitGÿdF4y2Ba对于每呼叫模型参数超过一个向量，使用GÿdF4y2Ba“矢量”GÿdF4y2Ba参数改善的性能（后述）。GÿdF4y2Ba

beta0GÿdF4y2Ba是GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba×1向量，其具有用于初始估计GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba固定效应。默认情况下，GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba是模型参数的数GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

nlmefitGÿdF4y2Ba通过最大化综合随机效应的边际似然的近似值来拟合模型，假设:GÿdF4y2Ba

随机效应多元正态分布和群体之间的独立。GÿdF4y2Ba
观测误差是独立的，相同的正态分布，以及独立的随机效应。GÿdF4y2Ba

-β，PSI] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba也回报GÿdF4y2BaPSIGÿdF4y2Ba，一GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba随机效应的估计协方差矩阵。默认情况下，GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba等于模型参数的数量GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

-β，PSI，统计] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba也回报GÿdF4y2Ba统计GÿdF4y2Ba，具有字段的结构：GÿdF4y2Ba

DFEGÿdF4y2Ba- 该模型的误差自由度GÿdF4y2Ba
loglGÿdF4y2Ba- 最大化的对数似然拟合模型GÿdF4y2Ba
RMSEGÿdF4y2Ba- 所估计的误差方差的平方根（计算上为对数标度GÿdF4y2Ba指数GÿdF4y2Ba误差模型）GÿdF4y2Ba
errorparamGÿdF4y2Ba- 误差方差模型的估计参数GÿdF4y2Ba
AICGÿdF4y2Ba- Akaike信息标准，计算为GÿdF4y2BaAICGÿdF4y2Ba= -2 *GÿdF4y2BaloglGÿdF4y2Ba+ 2 *GÿdF4y2BanumParamGÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BanumParamGÿdF4y2Ba是拟合参数，包括自由度为的随机效应的协方差矩阵，固定效应的数目和误差模型的参数的数目的数目，并且GÿdF4y2BaloglGÿdF4y2Ba是在一个场GÿdF4y2Ba统计GÿdF4y2Ba结构体GÿdF4y2Ba
BICGÿdF4y2Ba- 贝叶斯信息准则，计算为GÿdF4y2BaBICGÿdF4y2Ba= -2 *GÿdF4y2BaloglGÿdF4y2Ba+日志（GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba）*GÿdF4y2BanumParamGÿdF4y2Ba
- 中号GÿdF4y2Ba是组的数目。GÿdF4y2Ba
- numParamGÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaloglGÿdF4y2Ba被定义为在GÿdF4y2BaAICGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
请注意，有些文献表明的计算GÿdF4y2BaBICGÿdF4y2Ba应该，GÿdF4y2BaBICGÿdF4y2Ba= -2 *GÿdF4y2BaloglGÿdF4y2Ba+日志（GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba）*GÿdF4y2BanumParamGÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba是观测值的数量。GÿdF4y2Ba
covbGÿdF4y2Ba- 参数估计值的估计协方差矩阵GÿdF4y2Ba
瑟伯塔GÿdF4y2Ba- 标准误差为GÿdF4y2Ba公测GÿdF4y2Ba
IRESGÿdF4y2Ba- 人口残差GÿdF4y2Ba（Y-y_population）GÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2Bay_populationGÿdF4y2Ba是各个预测值GÿdF4y2Ba
PRESGÿdF4y2Ba- 人口残差GÿdF4y2Ba（Y-y_population）GÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2Bay_populationGÿdF4y2Ba是总体预测值GÿdF4y2Ba
iwresGÿdF4y2Ba- 个体加权残GÿdF4y2Ba
pwresGÿdF4y2Ba- 人口加权残值GÿdF4y2Ba
cwresGÿdF4y2Ba- 有条件的加权残GÿdF4y2Ba

-β，PSI，统计数据，B] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0）GÿdF4y2Ba也回报GÿdF4y2Ba乙GÿdF4y2Ba，一GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba的所估计的随机效应矩阵GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba组。默认情况下，GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba等于模型参数的数量GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

-β，PSI，统计数据，B] = nlmefit（X，Y，组，V，乐趣，beta0，”GÿdF4y2Ba名称GÿdF4y2Ba”，GÿdF4y2Ba价值GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba指定的一个或多个可选参数名称/值对。指定GÿdF4y2Ba名称GÿdF4y2Ba里面的单引号。GÿdF4y2Ba

使用下面的参数，以适应从默认的模型不同。（缺省的模式是由两个设置获得的GÿdF4y2BaFEConstDesignGÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaREConstDesignGÿdF4y2Ba至GÿdF4y2Ba眼（p）的GÿdF4y2Ba或由两者设置GÿdF4y2BaFEParamsSelectGÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaREParamsSelectGÿdF4y2Ba至GÿdF4y2Ba1：对GÿdF4y2Ba）在使用带有最多一个参数GÿdF4y2Ba'FE'GÿdF4y2Ba前缀并用一个参数GÿdF4y2Ba'回覆'GÿdF4y2Ba字首。该GÿdF4y2BanlmefitGÿdF4y2Ba功能需要至少指定一个固定的效果和一个随机效应。GÿdF4y2Ba

参数GÿdF4y2Ba	值GÿdF4y2Ba
`FEParamsSelectGÿdF4y2Ba`	一种载体，指定哪个参数矢量的元素GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`包括固定效果，给定为从索引的数值向量GÿdF4y2Ba`1GÿdF4y2Ba`至GÿdF4y2Ba`pGÿdF4y2Ba`或作为1逐GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba逻辑矢量。如果GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba是指定的元素的数目，则该模型包括GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba固定效应。GÿdF4y2Ba
`FEConstDesignGÿdF4y2Ba`	一种GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba设计矩阵GÿdF4y2Ba`ADESIGNGÿdF4y2Ba`，其中GÿdF4y2Ba`ADESIGN *公测GÿdF4y2Ba`是的固定部件GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba要点GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`FEGroupDesignGÿdF4y2Ba`	一种GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba阵列指定一个不同的GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba对于每个固定效应设计矩阵GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba组。GÿdF4y2Ba
`FEObsDesignGÿdF4y2Ba`	一种GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba阵列指定一个不同的GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BaqGÿdF4y2Ba对于每个固定效应设计矩阵GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba观察结果。GÿdF4y2Ba
`REParamsSelectGÿdF4y2Ba`	一种载体，指定哪个参数矢量的元素GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`包括随机效应，给定为从索引的数值向量GÿdF4y2Ba`1GÿdF4y2Ba`至GÿdF4y2Ba`pGÿdF4y2Ba`或作为1逐GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba逻辑矢量。该模型包括GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba随机效应，其中GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba是元素的指定数量。GÿdF4y2Ba
`REConstDesignGÿdF4y2Ba`	一种GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba设计矩阵GÿdF4y2Ba`BDESIGNGÿdF4y2Ba`，其中GÿdF4y2Ba`BDESIGN * BGÿdF4y2Ba`是的随机分量GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba要点GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`REGroupDesignGÿdF4y2Ba`	一种GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba阵列指定一个不同的GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba随机效应对于每个设计矩阵GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba组。GÿdF4y2Ba
`REObsDesignGÿdF4y2Ba`	一种GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba阵列指定一个不同的GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba随机效应对于每个设计矩阵GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba观察结果。GÿdF4y2Ba

使用下面的参数来控制迭代算法最大化的可能性：GÿdF4y2Ba

`参数GÿdF4y2Ba`	值GÿdF4y2Ba
`RefineBeta0GÿdF4y2Ba`	确定是否GÿdF4y2Ba`nlmefitGÿdF4y2Ba`使初始细化GÿdF4y2Ba`beta0GÿdF4y2Ba`通过第一配件GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`没有随机效应和更换GÿdF4y2Ba`beta0GÿdF4y2Ba`同GÿdF4y2Ba`公测GÿdF4y2Ba`。选择是GÿdF4y2Ba`'上'GÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`“关”GÿdF4y2Ba`。默认值是GÿdF4y2Ba`'上'GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`ErrorModelGÿdF4y2Ba`	字符向量或标量的字符串指定误差项的形式。默认值是GÿdF4y2Ba`'不变'GÿdF4y2Ba`。每个模型定义使用标准正态（高斯）变量的误差GÿdF4y2BaËGÿdF4y2Ba，函数值GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba，和一个或两个参数GÿdF4y2Ba一种GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BabGÿdF4y2Ba。选项有：GÿdF4y2Ba `'不变'GÿdF4y2Ba`：GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba+GÿdF4y2Ba一种GÿdF4y2BaGÿdF4y2BaËGÿdF4y2Ba `'成比例的'GÿdF4y2Ba`：GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba+GÿdF4y2BabGÿdF4y2BaGÿdF4y2BaFGÿdF4y2BaGÿdF4y2BaËGÿdF4y2Ba `“组合拳”GÿdF4y2Ba`：GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba+（GÿdF4y2Ba一种GÿdF4y2Ba+GÿdF4y2BabGÿdF4y2BaGÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2BaËGÿdF4y2Ba `“指数”GÿdF4y2Ba`：GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba EXP（GÿdF4y2Ba一种GÿdF4y2BaGÿdF4y2BaËGÿdF4y2Ba），或者等同地登录（GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba）=日志（GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba）+GÿdF4y2Ba一种GÿdF4y2BaGÿdF4y2BaËGÿdF4y2Ba 如果该参数，则输出GÿdF4y2Ba`stats.errorparamGÿdF4y2Ba`字段的值GÿdF4y2Ba 一种GÿdF4y2Ba对于GÿdF4y2Ba`'不变'GÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`“指数”GÿdF4y2Ba` bGÿdF4y2Ba对于GÿdF4y2Ba`'成比例的'GÿdF4y2Ba` [GÿdF4y2Ba一种GÿdF4y2BabGÿdF4y2Ba对于GÿdF4y2Ba`“组合拳”GÿdF4y2Ba`
`ApproximationTypeGÿdF4y2Ba`	该方法用来近似模型的可能性。选项有：GÿdF4y2Ba `'LME'GÿdF4y2Ba`- 使用在当前的条件估计线性混合效应模型的可能性GÿdF4y2Ba`公测GÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`乙GÿdF4y2Ba`。这是默认的。GÿdF4y2Ba `'RELME'GÿdF4y2Ba`- 使用用于线性混合效应模型在当前条件的估计的可能性受限GÿdF4y2Ba`公测GÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`乙GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba `'FO'GÿdF4y2Ba`- 一阶拉普拉斯近似无随机效应。GÿdF4y2Ba `'FOCE'GÿdF4y2Ba`- 在条件估计一阶拉普拉斯近似GÿdF4y2Ba`乙GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`矢量GÿdF4y2Ba`	表示可接受的GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`VFUNGÿdF4y2Ba`输入参数GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`。选项有：GÿdF4y2Ba `'SinglePhi'GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`可以一次只接受单一的一套模型参数，所以GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`每个调用中必须有一个行向量。GÿdF4y2Ba`nlmefitGÿdF4y2Ba`电话GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`在一个循环中，如果需要的话，用单GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`矢量与GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`一次包含单个观察或组的行。GÿdF4y2Ba`VFUNGÿdF4y2Ba`可以是单排适用于所有的行GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`，或者一个矩阵，其中的行对应于其中的行GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`。这是默认的。GÿdF4y2Ba `'SingleGroup'GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`只能接受对应于单个群中的数据输入，所以GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`必须包含的行GÿdF4y2Ba`XGÿdF4y2Ba`从在每个呼叫一个组。根据型号的不同，GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`是，适用于整个基团或与一个行对于每个观测矩阵的单个行。GÿdF4y2Ba`VFUNGÿdF4y2Ba`为单行。GÿdF4y2Ba `'充分'GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`可以接受的数据的多个参数向量和多个组输入。或GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`要么GÿdF4y2Ba`VFUNGÿdF4y2Ba`可以是单排适用于所有的行GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`或对应于行与列的矩阵GÿdF4y2Ba`XFUNGÿdF4y2Ba`。此选项可以通过减少调用的次数来提高性能GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`，但可能需要GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`以对单扩张GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`要么GÿdF4y2Ba`VGÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`CovParameterizationGÿdF4y2Ba`	指定参数可以用于内部缩放协方差矩阵。选择是GÿdF4y2Ba`“哲”GÿdF4y2Ba`对于Cholesky分解或GÿdF4y2Ba`“10gm的”GÿdF4y2Ba`矩阵对数。默认值是GÿdF4y2Ba`“10gm的”GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`CovPatternGÿdF4y2Ba`	指定的GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba逻辑或数字矩阵GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`定义随机效应协方差矩阵的图案GÿdF4y2Ba`PSIGÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba`nlmefitGÿdF4y2Ba`估计沿对角线的变化GÿdF4y2Ba`PSIGÿdF4y2Ba`并且通过在的非对角元素的非零元素中指定的协方差GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`。对应于零非对角元素的协方差GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`被约束为零。如果GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`不指定块对角矩阵的行，列置换，GÿdF4y2Ba`nlmefitGÿdF4y2Ba`增加了非零元素GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`如所须。默认值GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`是GÿdF4y2Ba`眼（r）的GÿdF4y2Ba`中，对应于不相关的随机效应。GÿdF4y2Ba 或者，GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`可能是1乘-GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba矢量中含有的值GÿdF4y2Ba`1：RGÿdF4y2Ba`具有相等的值指定组的随机效应。在这种情况下，GÿdF4y2Ba`nlmefitGÿdF4y2Ba`跨组只在组的估算协方差和约束协方差为零。GÿdF4y2Ba
`ParamTransformGÿdF4y2Ba`	的载体GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba- 值指定的变换函数GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba（）为每个GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`参数：GÿdF4y2Ba`XBGÿdF4y2Ba`=GÿdF4y2Ba`ADESIGNGÿdF4y2Ba`GÿdF4y2Ba`BETAGÿdF4y2Ba`+GÿdF4y2Ba`BDESIGNGÿdF4y2Ba`GÿdF4y2Ba`乙GÿdF4y2BaPHIGÿdF4y2Ba`=GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2Ba`XBGÿdF4y2Ba`）。所述向量的每个元素必须是指定在PHI的对应值的变换下面整数代码之一：GÿdF4y2Ba 0：GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`=GÿdF4y2Ba`XBGÿdF4y2Ba`(所有参数默认)GÿdF4y2Ba 1：登录（GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`）=GÿdF4y2Ba`XBGÿdF4y2Ba` 2：概率单位（GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`）=GÿdF4y2Ba`XBGÿdF4y2Ba` 3：分对数（GÿdF4y2Ba`PHIGÿdF4y2Ba`）=GÿdF4y2Ba`XBGÿdF4y2Ba`
`选项GÿdF4y2Ba`	形式的结构中返回由GÿdF4y2Ba`statsetGÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba`nlmefitGÿdF4y2Ba`使用以下GÿdF4y2Ba`statsetGÿdF4y2Ba`参数：GÿdF4y2Ba `'DerivStep'GÿdF4y2Ba`- 在有限差分梯度计算中使用的相对差。可以是一个标量，或者其长度的矢量是模型参数的数GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba。默认值是GÿdF4y2Ba`EPS ^（1/3）GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba `'显示'GÿdF4y2Ba`- 估计在迭代显示的水平。选项有：GÿdF4y2Ba `“关”GÿdF4y2Ba`（默认） - 不显示信息GÿdF4y2Ba `'最后'GÿdF4y2Ba`- 最后一次迭代后显示信息GÿdF4y2Ba `'ITER'GÿdF4y2Ba`- 在每次迭代显示信息GÿdF4y2Ba `'FunValCheck'GÿdF4y2Ba`- 检查是否有无效的值，如GÿdF4y2Ba`为NaNGÿdF4y2Ba`要么GÿdF4y2Ba`天道酬勤GÿdF4y2Ba`从GÿdF4y2Ba`modelfunGÿdF4y2Ba`。选择是GÿdF4y2Ba`'上'GÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`“关”GÿdF4y2Ba`。默认值是GÿdF4y2Ba`'上'GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba `'MAXITER'GÿdF4y2Ba`- 最大迭代次数允许的。默认值是GÿdF4y2Ba`200GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba `'OutputFcn'GÿdF4y2Ba`- 使用指定功能手柄GÿdF4y2Ba`@GÿdF4y2Ba`中，单元阵列与功能手柄或空数组（默认）。求解器在每次迭代后调用所有输出功能。GÿdF4y2Ba `'TolFun'GÿdF4y2Ba`- 对数似然函数终止宽容。默认值是GÿdF4y2Ba`1E-4GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba `'TolX'GÿdF4y2Ba`- 估计的固定和随机效应终止宽容。默认值是GÿdF4y2Ba`1E-4GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`OptimFunGÿdF4y2Ba`	指定最大化的可能性使用的优化功能。选择是GÿdF4y2Ba`'fminsearch'GÿdF4y2Ba`在使用GÿdF4y2Ba`fminsearchGÿdF4y2Ba`要么GÿdF4y2Ba`'fminunc'GÿdF4y2Ba`在使用GÿdF4y2Ba`fminuncGÿdF4y2Ba`。默认值是GÿdF4y2Ba`'fminsearch'GÿdF4y2Ba`。您可以指定GÿdF4y2Ba`'fminunc'GÿdF4y2Ba`只有在安装了优化工具箱™软件。GÿdF4y2Ba

例子GÿdF4y2Ba

全部收缩GÿdF4y2Ba

非线性混合效应模型GÿdF4y2Ba

开立真实脚本GÿdF4y2Ba

输入和五种橘树生长显示数据。GÿdF4y2Ba

CIRC = [30 58 87 115 120 142 145;33 69 111 156 172 203 203;30 51 75 108 115 139 140;32 62 112 167 179 209 214;30 49 81 125 142 174 177]。时间= [118 484 664 1004 1231 1372 1582];H =情节（时间，CIRC”，GÿdF4y2Ba“o”GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'行宽'GÿdF4y2Ba2);包含(GÿdF4y2Ba“时间（天）”GÿdF4y2Ba）ylabel（GÿdF4y2Ba“圆周（毫米）”GÿdF4y2Ba）标题（GÿdF4y2Ba'{\ BF橙树生长}'GÿdF4y2Ba）图例（[repmat（GÿdF4y2Ba“树”GÿdF4y2Ba，5,1），num2str（（1：5）'）]，GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2Ba'位置'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'NW'GÿdF4y2Ba）网格GÿdF4y2Ba上GÿdF4y2Ba保持GÿdF4y2Ba上GÿdF4y2Ba

可以使用匿名函数指定物流的增长模式。GÿdF4y2Ba

模型= @（PHI，T）（PHI（：，1））./（1 + EXP（ - （叔PHI（：，2））./ PHI（：，3）））;GÿdF4y2Ba

使用拟合模型GÿdF4y2BanlmefitGÿdF4y2Ba使用默认设置（即，假定每个参数是的总和一个固定和一个随机效应，与随机效应之间没有相关性）：GÿdF4y2Ba

TIME = repmat（时间，5,1）;NUMS = repmat（（1：5）”，大小（时间））;beta0 = [100 100 100]。[β1，PSI1，stats1] = nlmefit（TIME（:)，CIRC（:)，NUMS（:)，GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2Ba[],模型,beta0)GÿdF4y2Ba

β1的=GÿdF4y2Ba3×1GÿdF4y2Ba191.3189 723.7608 346.2517GÿdF4y2Ba

PSI1 =GÿdF4y2Ba3×3GÿdF4y2Ba962.1535 0 0 0 0.0000 0 0 0 297.9880GÿdF4y2Ba

stats1 =GÿdF4y2Ba同场的结构：GÿdF4y2BaDFE：28 logl：-131.5457 MSE：59.7882 RMSE：7.9016 errorparam：7.7323 AIC：277.0913 BIC：274.3574 covb：[3×3双]瑟伯塔：[15.2249 33.1579 26.8235] IRES：[35x1双] PRES：[35x1双] iwres：35x1加倍] pwres：[35x1双] cwres：[35x1双]GÿdF4y2Ba

的第二随机效应可以忽略的方差，GÿdF4y2BaPSI1（2,2）GÿdF4y2Ba，表明它可被移除以简化模型。GÿdF4y2Ba

[β2，PSI2，stats2，B2] = nlmefit（TIME（:)，CIRC（:)，GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2BaNUMS（：），[]，型号，beta0，GÿdF4y2Ba'REParamsSelect'GÿdF4y2Ba[1 3]）GÿdF4y2Ba

β2 =GÿdF4y2Ba3×1GÿdF4y2Ba191.3193 723.7629 346.2532GÿdF4y2Ba

PSI2 =GÿdF4y2Ba2×2GÿdF4y2Ba962.4847 0 0 297.9930GÿdF4y2Ba

stats2 =GÿdF4y2Ba同场的结构：GÿdF4y2BaDFE：29 logl：-131.5456 MSE：59.7847 RMSE：7.7642 errorparam：7.7321 AIC：275.0913 BIC：272.7479 covb：[3×3双]瑟伯塔：[15.2270 33.1573 26.8230] IRES：[35x1双] PRES：[35x1双] iwres：35x1加倍] pwres：[35x1双] cwres：[35x1双]GÿdF4y2Ba

B2 =GÿdF4y2Ba2×5GÿdF4y2Ba-28.5262 31.6066 -36.5078 39.0748 -5.6474 9.9981 -0.7623 6.0046 -9.4579 -5.7824GÿdF4y2Ba

在对数似然GÿdF4y2BaloglGÿdF4y2Ba不会受到影响，并且两个赤池和贝叶斯信息准则（GÿdF4y2BaAICGÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaBICGÿdF4y2Ba）被减少，支持丢弃从模型第二随金宝app机效应的决定。GÿdF4y2Ba

使用所估计的固定效应GÿdF4y2Baβ2GÿdF4y2Ba并为每个树估计随机效应GÿdF4y2BaB2GÿdF4y2Ba绘制通过数据模型。GÿdF4y2Ba

PHI = repmat（beta2,1,5）+GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2Ba％的固定效果GÿdF4y2Ba[B2（1，:);零（1,5）; B2（2，:)];GÿdF4y2Ba％随机效应GÿdF4y2Batplot = 0:0.1:1600;GÿdF4y2Ba对于GÿdF4y2BaI = 1：5 fitted_model = @（t）的（PHI（1，I））./（1 + EXP（ - （叔PHI（2，I））./GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2BaPHI（3，I）））;图（tplot，fitted_model（tplot）GÿdF4y2Ba'颜色'GÿdF4y2Ba中，h（I）。颜色，GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2Ba'行宽'GÿdF4y2Ba，2）GÿdF4y2Ba结束GÿdF4y2Ba