pder(scaRabee)
pder()所属R语言包：scaRabee
Compute Matrix of Partial Derivatives
偏导数的计算矩阵
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
pder is a secondary function called by get.cov.matrix. It computes the matrix of partial derivatives for the model predictions and the residual variability. pder is typically not called directly by users.
pder是一个二次函数调用的get.cov.matrix。它计算的偏导数的矩阵的模型预测和残余变异。 pder通常不直接调用用户。
用法----------Usage----------
pder(subproblem = NULL,
x = NULL)
参数----------Arguments----------
参数：subproblem
A list containing the following levels:
一个列表，其中包含以下几个层次：
codeA list of R code extracted from the model file. Depending on content of the model file, the levels of this list could be: template, derived, lags, ode, dde, output, variance, and/or secondary.
codeA列表R代码从模型文件中提取。根据不同的模型文件的内容，这个列表可能是模板，派生，滞后，ODE，DDE输出，方差，和/或次要的。
methodA character string, indicating the scale of the analysis. Should be 'population' or 'subject'.
了methodA字符串，表示规模的分析。应该是“人口”或“主题”。
initA data.frame of parameter data with the following columns: 'names', 'type', 'value', 'isfix', 'lb', and 'ub'.
INITA数据框的参数数据有以下几列：名称，类型，价值，isfix，磅，和UB。
debugmodeLogical indicator of debugging mode.
除错模式的debugmodeLogical指标。
modfunModel function.
modfunModel功能。
dataA list containing the following levels:
DATAA列表，其中包含以下几个层次：
xdata 1 x m matrix of time of observations of the dependent variables.
XDATA 1 XM矩阵的因变量的观测时间。
datam x 3 data.frame containing the times of observations of the dependent variables (extracted from the TIME variable), the indicators of the type of dependent variables (extracted from the CMT variable), and the actual dependent variable observations (extracted from the DV variable).
datam×3数据框，包含时间的观察因变量（从时间变量中提取），（提取从CMT可变），因变量和因变量的实际观测值（从DV中提取的类型的指标变量）。
bolusbij x 4 data.frame providing the instantaneous inputs for a treatment and individual.
bolusbij×4的数据框提供的治疗和个人的瞬时输入。
infusionfij x (4+c) data.frame providing the zero-order inputs for a treatment and individual.
infusionfij×（4 + c的）数据框提供零阶的输入处理和个人。
covmij x c data.frame containing the times of observations of the dependent variables (extracted from the TIME variable) and all the covariates identified for this particular treatment.
covmij XC数据框包含时间的观察因变量（从时间变量中提取）和所有的协变量确定这个特殊的处理。
参数：x
The vector of p final parameter estimates.
估计的矢量P最终参数。
值----------Value----------
Return a list containing the p x p matrices of partial derivatives for model predictions (mpder) and residual variability (wpder).
返回一个列表，其中包含PXP矩阵的偏导数模型的预测结果（mpder）和剩余变异（wpder）。
（作者）----------Author(s)----------
Sebastien Bihorel (<a href="mailto:sb.pmlab@gmail.com">sb.pmlab@gmail.com</a>)
参见----------See Also----------
get.cov.matrix
get.cov.matrix
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发表于 2012-9-29 22:46:40
