主要内容
非线性回归
最小二乘估计，以适应分组或汇集的数据，单一或多个实验
功能
适合 |
使用SimBiology问题对象进行参数估计 |
sbiofit |
执行非线性最小二乘回归 |
sbionlinfit |
执行非线性最小二乘回归使用SimBiology模型(需要统计和机器学习工具箱软件) |
sbioparamestim |
进行参数估计 |
sbiosampleparameters |
通过采样协变量模型生成参数(需要统计和机器学习工具箱软件) |
sbiosampleerror |
在误差模型的基础上采样误差，并在仿真数据中加入噪声 |
sbioparameterci |
计算估计参数的置信区间(需要统计和机器学习工具箱） |
sbiopredictionci |
计算模型预测的置信区间(需要统计和机器学习工具箱） |
对象
fitproblem |
SimBiology问题对象的参数估计 |
groupedData |
表格式的数据和元数据集合 |
EstimatedInfo对象 |
对象，该对象包含关于估计模型数量的信息 |
LeastSquaresResults对象 |
结果对象包含估计结果的最小二乘回归 |
可观测的 |
包含模拟后计算表达式的对象 |
OptimResults对象 |
的子类LeastSquaresResults |
NLINResults对象 |
的子类LeastSquaresResults |
ParameterConfidenceInterval |
包含估计参数的置信区间结果的对象 |
PredictionConfidenceInterval |
包含模型预测的置信区间结果的对象 |
应用程序
| SimBiology模型构建器 | 交互式地建立QSP、PK/PD和机械系统生物学模型 |
| SimBiology模型分析 | 分析QSP, PK/PD和机械系统生物学模型 |
例子和如何做
程序化的工作流程
这个例子展示了如何使用SimBiology问题对象估计模型参数。
这个例子展示了如何将个体的PK剖面数据与一室模型拟合，并估计药代动力学参数。
这个例子展示了如何使用二室模型估计多个个体的药代动力学参数。
这个例子展示了如何使用来自多个个体的PK配置文件数据来估计特定类别的参数(例如层次模型中的年轻与年老、男性与女性)、特定于个体的参数和群体范围的参数。
这个例子展示了如何配置sbiofit来执行混合优化。
概念
回归模型的目的是将响应变量描述为自变量的函数。
SimBiology®金宝app支持各种优化方法的最小二乘和混合效应估计问题。
SimBiology支金宝app持如下表所示的误差模型。
在使用过程中，进度图提供了参数估计状态的实时反馈sbiofit，sbiofitmixed,或者是合适的数据项目SimBiology模型分析应用程序。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
