R SSfol 自启动 NLS 一阶室模型

说明

此 selfStart 模型评估 first-order 隔室函数及其梯度。它具有 initial 属性，用于创建参数 lKe 、 lKa 和 lCl 的初始估计。

用法

SSfol(Dose, input, lKe, lKa, lCl)

参数

Dose	代表初始剂量的数值。
input	用于评估模型的数值向量。
lKe	表示消除率常数的自然对数的数字参数。
lKa	表示吸收率常数的自然对数的数值参数。
lCl	表示间隙自然对数的数字参数。

值

与 input 长度相同的数值向量，它是表达式的值

Dose * exp(lKe+lKa-lCl) * (exp(-exp(lKe)*input) - exp(-exp(lKa)*input))
    / (exp(lKa) - exp(lKe))

如果所有参数 lKe 、 lKa 和 lCl 都是对象的名称，则与这些名称相关的梯度矩阵将作为名为 gradient 的属性附加。

例子

Theoph.1 <- Theoph[ Theoph$Subject == 1, ]
with(Theoph.1, SSfol(Dose, Time, -2.5, 0.5, -3)) # response only
with(Theoph.1, local({  lKe <- -2.5; lKa <- 0.5; lCl <- -3
  SSfol(Dose, Time, lKe, lKa, lCl) # response _and_ gradient
}))
getInitial(conc ~ SSfol(Dose, Time, lKe, lKa, lCl), data = Theoph.1)
## Initial values are in fact the converged values
fm1 <- nls(conc ~ SSfol(Dose, Time, lKe, lKa, lCl), data = Theoph.1)
summary(fm1)

作者

José Pinheiro and Douglas Bates

也可以看看

nls , selfStart