非线性回归
最小二乘估计适合分组或汇集数据，单个或多个实验
功能
sbiofit |
执行非线性最小二乘回归 |
sbionlinfit |
使用SimBiology模型进行非线性最小二乘回归(需要统计学和机器学习工具箱软件) |
sbioparamestim |
进行参数估计 |
sbiosampleparameters |
通过抽样协变量模型生成参数(需要统计学和机器学习工具箱软件) |
sbiosampleerror |
基于误差模型的采样误差，并在仿真数据中加入噪声 |
sbioparameterci |
计算估计参数的置信区间(需要统计学和机器学习工具箱) |
sbiopredictionci |
计算模型预测的置信区间(需要统计学和机器学习工具箱) |
类
groupedData |
数据和元数据的表式集合 |
EstimatedInfo对象 |
对象，该对象包含有关估计模型数量的信息 |
LeastSquaresResults对象 |
结果对象包含最小二乘回归的估计结果 |
OptimResults对象 |
估计结果对象，最小二乘结果的子类 |
NLINResults对象 |
估计结果对象，最小二乘结果的子类 |
ParameterConfidenceInterval |
对象，该对象包含估计参数的置信区间结果 |
PredictionConfidenceInterval |
对象，该对象包含模型预测的置信区间结果 |
例子和如何做
程序化的工作流程
这个例子展示了如何将个体的PK配置数据与单室模型相匹配，并估计药动学参数。
这个例子展示了如何使用双室模型估计多个个体的药动学参数。
这个示例展示了如何使用来自多个个体的PK配置文件数据估计特定于类别的参数(例如年轻与年老、层次模型中的男性与女性)、特定于个体的参数和整个种群的参数。
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®万博1manbetx支持各种优化方法的最小二乘和混合效应估计问题。
SimBiology支万博1manbetx持下表中描述的错误模型。
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。
SimBiology通过将模型拟合到实验时间课程数据，使用非线性回归或混合效应（NLME）技术来估算模型参数。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
