检索结果-内蒙古大学图书馆

中国医院药学杂志 2004年第4期24卷 253-255页

作者：任斌钱文璟王晓平黎曙霞洪晓丹唐蕾林婉贞沈映冰中山大学附属第一医院广东广州510080 深圳市第二人民医院广东深圳518035 广州市海珠区红十字会医院广东广州510250

目的 :估算癫痫患者苯妥英群体药动学参数 ,考察各因素对最大消除速率常数Vm 及米氏常数Km 的影响。方法 :83例癫痫患者口服苯妥英钠片 ,FPIA法监测血药浓度数据 96个 ,应用非线性混合效应模型进行计算。结果 :按照米氏方程计算苯妥英... 详细信息

目的 :估算癫痫患者苯妥英群体药动学参数 ,考察各因素对最大消除速率常数Vm 及米氏常数Km 的影响。方法 :83例癫痫患者口服苯妥英钠片 ,FPIA法监测血药浓度数据 96个 ,应用非线性混合效应模型进行计算。结果 :按照米氏方程计算苯妥英药动学参数 ,Km =1 2 .8mg·L-1 ,Vm=4 99.0mg·d-1 。结论 :性别、年龄、体重、合并用药等对药动学参数均无显著性影响 ,Km 个体差异极大并呈现双相分布。

关键词：苯妥英癫痫非线性混合效应模型

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非线性混合效应模型和广义线性模型拟合随机效应logistic回归的应用比较

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中国卫生统计 2011年第3期28卷 321-323页

作者：杨志雄袁岱菁上海市第六人民医院普外科 200233 华东师范大学金融统计学院 200241

在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线... 详细信息

在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线性回归相比,logistic回归具有许多独特的优点,如对正态性和方差齐性不做要求,系数的可解释性等。

关键词： logistic回归模型非线性混合效应模型随机效应模型拟合应用广义临床药物试验分类变量

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非线性混合效应模型法估算癫痫患者卡马西平的群体药动学参数

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中国药房 2010年第32期21卷 3024-3027页

作者：宋艳芮建中陈文瑛段金菊赵生芳山西医科大学第二医院太原市030001 南京军区南京总医院南京市210002 广州医学院第一附属医院广州市510000

目的:建立癫痫患者卡马西平(CBZ)的群体药动学(PPK)模型。方法:采集我院服用CBZ的270例门诊癫痫患者的稳态血药浓度数据(共316个样本)以及患者相关资料数据。应用非线性混合效应模型(NONMEM)法估算癫痫患者CBZ的PPK参数值,建立PPK模型... 详细信息

目的:建立癫痫患者卡马西平(CBZ)的群体药动学(PPK)模型。方法:采集我院服用CBZ的270例门诊癫痫患者的稳态血药浓度数据(共316个样本)以及患者相关资料数据。应用非线性混合效应模型(NONMEM)法估算癫痫患者CBZ的PPK参数值,建立PPK模型。并运用自举法(Bootstrap)验证模型的可靠性。结果:年龄(AGE)、每日服药剂量(DKG)、体质量(BW)均为CBZ清除率(CL)的影响因素。最终模型:当AGE≤14岁时,CL(L/h)=[2.55+0.013×(AGE-15)]×(DKG/0.011)0.443×(BW/40)0.392;AGE>14岁时,CL(L/h)=2.55×(DKG/0.011)0.443×(BW/40)0.392。表观分布容积(Vd)=85L。经Bootstrap法验证,本模型稳定、可靠。结论:用NONMEM软件成功建立我院癫痫患者服用CBZ的PPK模型。根据本院癫痫患者的PPK模型,结合患者DKG、BW和合并用药可估算其CL,优化临床个体化用药方案。

关键词：卡马西平群体药动学非线性混合效应模型癫痫

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非线性混合效应模型及其在金融风险中的应用

非线性混合效应模型及其在金融风险中的应用

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作者：任印涛西安电子科技大学

学位级别：硕士

金融市场研究的一个核心问题就是波动性,波动率模型广泛应用于股票、外汇、利率等各种金融资产建模中,因此研究波动率模型在金融中的应用有着重要的意义。波动率建模是金融学的核心问题之一,而多变量波动率建模及其统计推断是其中的难点... 详细信息

金融市场研究的一个核心问题就是波动性,波动率模型广泛应用于股票、外汇、利率等各种金融资产建模中,因此研究波动率模型在金融中的应用有着重要的意义。波动率建模是金融学的核心问题之一,而多变量波动率建模及其统计推断是其中的难点,也得到了广泛的关注。本文基于状态空间模型,研究多变量随机波动率模型的统计推断问题,其中包括参数估计问题以及波动率预测。为了估计随机波动率模型的参数,采用蒙特卡洛最大似然法。基本随机波动率模型可以表示成带有服从ln（χ1～2）分布的扰动的线性状态空间模型。似然函数可以分解成一个高斯部分和一个余数的函数来任意精确近似,其中高斯部分由卡尔曼滤波构造,而余项期望是通过仿真进行评估。利用极大似然估计法估计高斯部分的未知参数,该参数近似认为是随机波动率模型的参数。由于多维随机波动率模型变换的线性状态空间模型也是多维的,其参数多且较难估计,为此本文对模型参数进行分层建模,将模型变换成混合效应状态空间模型,然后采用EM算法,先得到EM算法迭代的显示表达式,再通过数值模拟估计其近似高斯部分的未知参数值。对于波动率的预测,在个体随机效应未知的情况下,通过混合卡尔曼滤波、基于Metropolis滑动的混合卡尔曼滤波和基于核光滑的混合卡尔曼滤波这三种滤波算法,对状态进行估计,同时也估计出了个体的参数。最后对上述统计推断方法进行了数值分析。对参数估计算法的仿真结果表明,EM算法可以很好地估计参数,且观测数据越多,参数估计的越准确;对状态估计的仿真结果表明,混合卡尔曼滤波算法时间最短但估计效果最差,Metropolis滑动的混合卡尔曼滤波算法效果最好但时间太长,而核光滑的混合卡尔曼滤波算法估计效果很好而且时间很短,综合考虑是最优的。最后将随机波动率模型应用到股票波动率预测问题中,验证了所给模型的有效性。

关键词：随机波动率模型非线性混合效应模型状态估计参数估计

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非线性混合效应模型的重复测量的计算方法与应用

非线性混合效应模型的重复测量的计算方法与应用

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作者：王怀璐辽宁工业大学

学位级别：硕士

近年来，学者们提出一个普通的非线性混合效应模型的重复测量数据并定义了对参数的估计。这种参数估计是非线性固定效应模型的最小二乘估计与线性混合效应模型的限制极限极大似然估计的一种自然结合。本论文用以前非线性固定效应模型和... 详细信息

近年来，学者们提出一个普通的非线性混合效应模型的重复测量数据并定义了对参数的估计。这种参数估计是非线性固定效应模型的最小二乘估计与线性混合效应模型的限制极限极大似然估计的一种自然结合。本论文用以前非线性固定效应模型和线性混合效应模型的先进计算方法来实现New-Raphson估计。本论文所做的工作与关于广义线性混合效应模型的讨论工作的结合，具体工作如下：（1）介绍重复测量的发展及应用和非线性混合效应模型的发展及应用的相关知识。（2）研究了结合重复测量对数据的统计特点，采用极大似然原理进行参数估计，建立一个非线性模型。（3）研究了该模型的应用将个体间和个体内变异融入进去，也考虑了参数间的非线性，允许固定效应和混合效应进入非线性部分，这样就可以方便地分析随机缺失等非均衡数据。（4）研究了非线性混合效应与重复测量的结合，从而应用在八只豚鼠组织样本注射不同浓度的b-甲基葡糖苷的实例中，得出相关结论。

关键词：非线性混合效应模型纵向数据 New-Raphson估计固定效应模型非线性的最小二乘估计

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非线性混合效应模型的新型估计方法及其应用

非线性混合效应模型的新型估计方法及其应用

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作者：赵雅梅云南师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着医学研究和临床治疗的发展,人们越来越注重个性化治疗,许多临床学者已经对其进行了广泛而深入的研究。其中,研究药物对不同个体的治疗效果和安全性是发展个性化医疗的重要一环,它可以为新药的研发以及个性化给药提供很好的... 详细信息

近年来,随着医学研究和临床治疗的发展,人们越来越注重个性化治疗,许多临床学者已经对其进行了广泛而深入的研究。其中,研究药物对不同个体的治疗效果和安全性是发展个性化医疗的重要一环,它可以为新药的研发以及个性化给药提供很好的理论支撑。许多药物研发和治疗的过程,常常会出现纵向数据或重复测量的药物代谢数据。针对此类数据,非线性混合效应模型是最受欢迎的统计方法。非线性混合效应模型巧妙地结合了固定效应和随机效应,不仅能有效解释和区分个体间和个体内的差异性,还能增强我们对药物作用机制的理解,并为个性化医疗提供支持。因此,本文采用非线性混合效应模型分析药代动力学数据是合乎情理的。值得注意的是,现有的非线性混合效应模型对于随机效应和误差项的假设均服从正态分布,以便于统计推断。在本文研究中,我们对随机效应的分布形式进行扩充。在正态非线性混合效应模型的基础上,我们假定随机效应服从适用性更加广泛的偏正态分布,从而对非线性混合效应模型进行更加深入的研究。另一方面,不论是正态分布或是偏正态分布的假设,非线性混合效应模型的观测似然函数通常包含随机效应的高维积分项使其缺乏封闭表达,且在协变量是高维的情况下会涉及到高维矩阵求逆的困难,使得非线性混合效应模型的参数估计存在具有很大的挑战。基于上述问题,本文考虑将最小-最大化(minorization-maximization,MM)算法应用在非线性混合效应模型的参数估计中,其目的是将高维目标函数分离组装成一系列的低维函数的线性组合,进而可有效的避开高维矩阵求逆的困难,最终得到一个易于实现且具有数值稳定性的结果。然后利用MM算法讨论单室药代动力学模型的参数估计,用于分析重复测量特性的临床数据。数值结果表明,相较于最新的非线性混合效应模型参数估计方法(经验贝叶斯校正收缩算法),本文所提出的方法具有估计偏差小、估计结果稳定、运行时间短等特点。最后本文将提出的方法应用于一组哮喘患者实验数据进行实证分析。

关键词：非线性混合效应模型药代动力学模型 MM算法偏正态分布重复测量数据

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非线性混合效应模型对中药组方定量分析的应用研究

非线性混合效应模型对中药组方定量分析的应用研究

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作者：文世梅上海中医药大学

学位级别：硕士

目的: 　　运用非线性混合模型(NONMEM)法分析多组分、多配比、多剂量配伍数据,探索该法在中药组方合理性定量分析中的应用。 　　方法： 　　 1.理论研究方法:根据NONMEM原理... 详细信息

目的: 　　运用非线性混合模型(NONMEM)法分析多组分、多配比、多剂量配伍数据,探索该法在中药组方合理性定量分析中的应用。 　　方法： 　　 1.理论研究方法:根据NONMEM原理,基础模型选择权重配方法、多元回归模型及正交模拟模型;固定效应模型根据专业知识、图形法和目标函数选择;随机模型根据以往经验仅考虑加法模型方法。 　　 2.临床研究与数据分析方法:采用随机双盲、安慰剂对照的多因素配伍设计的中药组方降血糖临床研究,以4wk餐后2h血糖(2h PG)下降值为药效分析指标。 　　首先采用多元线性回归初步筛选,将筛选后的多味药物按正交模拟模型分析,随机效应模型采用加法模型。 　　 3.基础研究与数据分析方法:基于发表的葶苈大枣桑白皮汤文献,通过蒙特卡罗模拟部分实验数据。以12d后尿量为药效分析指标。基本模型采用多元线性回归模型,固定效应(组分间交互项)模型和统计学模型均采用加法模型。同时模拟作图显示相对药效趋势及表观量效关系。 　　结果： 　　 1.理论研究结果:以分析多组分、多配比、多剂量的三种方法为基础模型,以组分交互项构建固定效应模型,随机效应模型由个体间变异和个体内变异通过加法方式构成。并由以上三种模型构成最终模型。 　　 2.临床研究结果:最终筛选出5个组分(山药、知母、玄参、天花粉、生地)用于建模。最终模型显示基线效应为-0.783mmol/L,复方中各组分对药效贡献程度顺序依次为山药(ED=3.007)、玄参(ED=0.929)、知母(ED=0.424)。个体间和个体内差异较大。试验中各配伍组均表现为协同作用,其中以ABC(山药、知母、玄参)联用的协同作用最强。不同组方的复方药效模拟表现为AC两组分应用时,理论上可将餐后2h PG最高下降4.745mmol/L。因此模型预测最大效应组方为AC(山药、玄参)。 　　 3.基础研究结果:模型表明桑白皮为复方中主要药效组分,其次为葶苈、大枣。葶苈、桑白皮合用相互作用复杂,与其合用剂量有关,在葶苈＜51.85g/只,同时桑白皮＜36.14g/只,剂量范围内呈现相加性,超过此剂量,表现为拮抗作用。个体内与个体内变异不大。基线效应为1.501ml/h,组方各组分最适剂量为葶苈10g、大枣5g、桑白皮40g,最适配比为2:1:8。最佳组方下最大效应为12.15ml/h,与原文献按此组方获得效应值(10.7ml/h)相差不大。 　　结论： 　　 NONMEM法用于中药组方多组分、多配比、多剂量分析时,可确定各组分在组方中的重要程度,组分间相互作用性质和程度,以及个体间和个体内的差异大小,信息丰富。本法可获取最优组方,达到“组分合理,配比恰当,剂量合适”,具有可行性和重要实用价值。

关键词：非线性混合效应模型固定效应随机效应中药组方

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基于非线性混合效应模型的针阔混交林地位指数研究

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南京林业大学学报（自然科学版） 2020年第4期44卷 159-166页

作者：王冬至胡雪娇李大勇高雨珊李天宇河北农业大学林学院河北保定071000 河北省木兰围场国有林场管理局河北围场068450

【目的】基于非线性混合效应模型和树种间地位指数转换方程,建立混交林中不同树种地位指数混合效应模型,为多树种混交林立地生产力评价提供科学依据。【方法】利用塞罕坝机械林场83块华北落叶松与白桦针阔混交林标准地(30 m×30 m)... 详细信息

【目的】基于非线性混合效应模型和树种间地位指数转换方程,建立混交林中不同树种地位指数混合效应模型,为多树种混交林立地生产力评价提供科学依据。【方法】利用塞罕坝机械林场83块华北落叶松与白桦针阔混交林标准地(30 m×30 m)调查数据,首先基于6个具有生物学意义的基础地位指数模型,利用最小二乘法分别拟合与评价不同树种基础模型,确定构建各树种地位指数混合效应模型的基础模型;然后通过几何线性回归方法构建不同树种间地位指数转换方程。【结果】在6个候选地位指数基础模型中,确定Richards模型和Logistic模型分别为华北落叶松与白桦最优的基础模型,并构建了包含随机效应参数的混合效应地位指数预测模型。当随机效应参数分别作用于渐近线参数和形状参数时,华北落叶松与白桦非线性混合效应地位指数模型拟合精度较高。在构建的华北落叶松与白桦地位指数转换方程中,不同树种间转换方程的决定系数分别为0.88和0.91,表明不同树种地位指数转换方程预测精度较高。【结论】在混交林中利用混合效应理论建立单树种非线性混合效应地位指数模型,并进一步构建不同树种地位指数转换方程,为混交林立地质量评价及生产潜力预测提供科学依据。

关键词：非线性混合效应模型地位指数转换方程混交林

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气候敏感的杉木树高-胸径非线性混合效应模型研建

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北京林业大学学报 2023年第9期45卷 52-61页

作者：杜志陈振雄李锐刘紫薇黄鑫国家林业和草原局中南调查规划院湖南长沙410014

【目的】建立基于林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型,为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对... 详细信息

【目的】建立基于林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型,为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对应的气候数据,选择7个常用的树高-胸径模型,筛选出模拟精度最高的模型作为基础模型,再引入代表林分竞争、立地条件和气候因子的变量构建广义非线性模型,并在此基础上,加入样地效应构建杉木非线性混合效应模型。最后,运用十折交叉验证法对3种模型进行检验。【结果】Chapman-Richards模型为最佳杉木树高-胸径关系基础模型,林分优势高、林分断面积和年平均降水量与树高生长显著相关,用于构建广义非线性模型,对比分析确定随机参数为3个的组合构造非线性混合效应模型。基础模型、广义非线性模型、非线性混合效应模型的调整决定系数分别为0.674 2、0.797 3和0.857 3,平均绝对误差分别为1.607 5、1.270 1和1.010 6 m,均方根误差分别为2.032 1、1.632 1和1.338 4 m,相对均方根误差分别为20.796 4%、16.703 3%和13.697 3%,混合效应模型呈现出更好的拟合效果。【结论】引入林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型可以较好地描述杉木树高胸径曲线,适用于大范围的树高预测。

关键词：杉木优势高气候因子树高-胸径模型非线性混合效应模型

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红松树高-胸径的非线性混合效应模型研究

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北京林业大学学报 2016年第6期38卷 8-16页

作者：臧颢雷相东张会儒李春明卢军中国林业科学研究院资源信息研究所

以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调... 详细信息

以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数(R_a^2)、平均相对误差绝对值(RMA)和均方根误差(RMSE)。对于混合效应模型,设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木4种抽样方案计算随机参数,通过对比4种抽样设计下模型的误差统计量,分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明:基于混合效应模型的红松单木树高-胸径模型拟合效果(简单模型的R_a^2在0.753~0.886之间,RMA在11.3%~15.1%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间;广义模型的R_a^2在0.754~0.886之间,RMA在11.1%~15.0%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间)优于不含随机参数的红松单木树高-胸径模型(简单模型的R_a^2在0.502~0.868之间,RMA在12.2%~17.8%之间,RMSE在1.42~2.65 m之间;广义模型的R_a^2在0.711~0.877之间,RMA在11.6%~17.2%之间,RMSE在1.41~2.10 m之间);包含随机效应的简单模型和广义模型拟合效果没有明显的差异,表明基于混合效应模型的单木树高-胸径简单模型可以很好地描述树高-胸径关系在不同森林类型、不同样地间的差异,因此不需要在树高-胸径模型中增加其他自变量;抽取平均木的抽样设计优于其他3种抽样设计,且抽取4株平均木时,预测精度提升最为明显,综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用包含随机效应的红松树高-胸径模型时,推荐在样地中抽取4株平均木测量其树高来估计随机参数。

关键词：红松树高-胸径模型非线性混合效应模型抽样方案

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