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金宝app支持素质学中参数估计的支持方法

辛博学®金宝app支持最小二乘和混合效应估计问题的各种优化方法。根据优化方法，您可以指定估计参数的参数界限以及特定于响应的错误模型，即每个响应变量的错误模型。下表总结了SimBiology，拟合选项和除了MATLAB之外所需的相金宝app应工具箱中支持的优化方法®和血生物学。

方法 需要其他工具箱 金宝app支持参数界限 使用参数敏感性† 特定于响应特定的错误模型 固定或混合效应 金宝app支持随机EM算法 使用素质学功能
fminsearch. - 是的* 不 是的 固定的 不 SBIOfit.或者FitProblem.
疯狂搜索 - 是的 取决于所选择的本地求解器。 取决于所选择的本地求解器。 固定的 不
nlinfit.（统计和机器学习工具箱） 统计和机器学习工具箱™ 是的* 不 不 固定的 不
Fminunc.（优化工具箱） 优化工具箱™ 是的* 是的 是的 固定的 不
粉刺（优化工具箱） 优化工具箱 是的 是的 是的 固定的 不
lsqcurvefit.（优化工具箱） 优化工具箱 是的 是的 是的 固定的 不
lsqnonlin.（优化工具箱） 优化工具箱 是的 是的 是的 固定的 不
PatternSearch.（全局优化工具箱） 全局优化工具箱 是的 不 是的 固定的 不
GA.（全局优化工具箱） 全局优化工具箱 是的 不 是的 固定的 不
partminleswarm.（全局优化工具箱） 全局优化工具箱 是的 不 是的 固定的 不
nlmefit.（统计和机器学习工具箱） 统计和机器学习工具箱 不 不 不 混合 不 sbiofitmixed.或者FitProblem.
nlmefitsa.（统计和机器学习工具箱） 统计和机器学习工具箱 不 不 不 混合 是的

†此列指示算法是否允许使用参数灵敏度来确定目标函数的梯度。

*使用时fminsearch.那nlinfit.， 或者Fminunc.凭借界限，客观函数返回INF.如果超过界限。当你打开诸如funvalcheck.，如果在估计期间超过界限，则优化可能会出现错误。如果使用nlinfit.，它可能会报告关于雅各的警告是不合适的，或者如果最终结果太靠近界限，则能够估计。

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