非线性混合效应模型
总体参数最大似然估计
功能
sbiofitmixed |
适合的非线性混合效应模型（需要统计和机器学习工具箱软件） |
sbionlmefit |
使用估计非线性混合效应SimBiology模型（要求统计和机器学习工具箱软件） |
sbionlmefitsa |
估计与随机EM算法非线性混合效应（要求统计和机器学习工具箱软件） |
sbiosampleparameters |
产生通过采样协变量模型参数（需要统计和机器学习工具箱软件） |
sbiosampleerror |
基于误差模型样本误差和噪声仿真数据添加 |
sbiofitstatusplot |
非线性混合效应估计的情节状态 |
类
CovariateModel对象 |
定义参数和协变量之间关系 |
groupedData |
表般的数据和元数据的收集 |
EstimatedInfo对象 |
有关估计模型数量对象包含信息 |
可观察 |
对于后仿真计算含有表达目的 |
NLMEResults对象 |
结果对象含有非线性混合效应模型估计结果 |
示例以及如何
此示例示出了如何建立一个简单的非线性从临床药代动力学数据混合效应模型。
概念
混合效应模型是既包含一个统计模型固定效应和随机效应。
SimBiology®金宝app支持最小二乘和混合效应估计问题的多种优化方法。
SimBiology支金宝app持下表中描述的误差模型。
SimBiology让你通过拟合模型实验时间过程数据，即使用非线性回归或混合效应（NLME）技术估计模型参数。
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