R SSfol 自啟動 NLS 一階室模型

說明

此 selfStart 模型評估 first-order 隔室函數及其梯度。它具有 initial 屬性，用於創建參數 lKe 、 lKa 和 lCl 的初始估計。

用法

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

參數

Dose	代表初始劑量的數值。
input	用於評估模型的數值向量。
lKe	表示消除率常數的自然對數的數字參數。
lKa	表示吸收率常數的自然對數的數值參數。
lCl	表示間隙自然對數的數字參數。

值

與 input 長度相同的數值向量，它是表達式的值

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

如果所有參數 lKe 、 lKa 和 lCl 都是對象的名稱，則與這些名稱相關的梯度矩陣將作為名為 gradient 的屬性附加。

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