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万博1manbetxSimBiology参数估计的支持方法

偶发素质学®万博1manbetx支持各种优化方法，以进行最小二乘和混合效应估计问题。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之外所需的相万博1manbetx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 万博1manbetx支持参数界限 使用参数敏感性† 响应特定的错误模型 固定或混合效应 万博1manbetx支持随机EM算法 素质学功能使用
fminsearch. - 是的* 不 是的 固定的 不 SBIOfit.或者FitProblem.
狡猾的研究 - 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
incolmleswarm.（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 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 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。当你打开选项，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比的警告是不符合条件的或无法估计最终结果是否太接近范围。

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