SSfol(stats)
SSfol()所属R语言包:stats
Self-Starting Nls First-order Compartment Model
免入息审查贷款计划的一阶自启动二室模型
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This selfStart model evaluates the first-order compartment function and its gradient. It has an initial attribute that creates initial estimates of the parameters lKe, lKa, and lCl.
这selfStart模型计算的一阶车厢功能和梯度。 initial属性创建参数的初步估计lKe,lKa,lCl。
用法----------Usage----------
SSfol(Dose, input, lKe, lKa, lCl)
参数----------Arguments----------
参数:Dose
a numeric value representing the initial dose.
一个数值代表初始剂量。
参数:input
a numeric vector at which to evaluate the model.
一个数值向量评估模型。
参数:lKe
a numeric parameter representing the natural logarithm of the elimination rate constant.
一个数字参数,消除速率常数的自然对数。
参数:lKa
a numeric parameter representing the natural logarithm of the absorption rate constant.
代表自然对数的吸收速率常数的数值参数。
参数:lCl
a numeric parameter representing the natural logarithm of the clearance.
一个数字参数代表的自然对数的间隙。
值----------Value----------
a numeric vector of the same length as input, which is the value of the expression Dose * exp(lKe+lKa-lCl) * (exp(-exp(lKe)*input)-exp(-exp(lKa)*input)) / (exp(lKa)-exp(lKe)).
input,这是表达Dose * exp(lKe+lKa-lCl) * (exp(-exp(lKe)*input)-exp(-exp(lKa)*input)) / (exp(lKa)-exp(lKe))值相同长度的数字向量。
If all of the arguments lKe, lKa, and lCl are names of objects, the gradient matrix with respect to these names is attached as an attribute named gradient.
如果所有的参数lKe,lKa,lCl对象的名称,这些名称的梯度矩阵被命名为gradient属性附加。
作者(S)----------Author(s)----------
Jos |