2. 常用函数速查表#

2.1. 数据探索与处理#

API

功能

plot_profile()

绘制因变量与自变量的折线图 文档 ↗

plot_covariate()

绘制协变量相关性矩阵图 文档 ↗

plot_bivariate()

绘制同自变量下两类因变量的关系折线图 文档 ↗

class EventTable()

数据集工具 文档 ↗

2.2. 模型构建#

2.2.1. 定义模型类型#

API

功能

class FooModel(Module)

基础自定义模型 文档 ↗

class FooModel(IvOneCmtLinear)

一室血管内给药线性消除模型 文档 ↗

class FooModel(EvOneCmtLinear)

一室血管外给药线性消除模型 文档 ↗

class FooModel(IvTwoCmtLinear)

二室血管内给药线性消除模型 文档 ↗

class FooModel(EvTwoCmtLinear)

二室血管外给药线性消除模型 文档 ↗

class FooModel(IvOneCmtMichaelisMenten)

一室血管内给药非线性消除模型 文档 ↗

class FooModel(OdeModule)

常微分方程模型 文档 ↗

2.2.2. 定义模型参数#

API

功能

self.cl = theta(0.5, bounds=(0, None), fixed=False)

固定效应参数 文档 ↗

self.eta_cl = omega(0.09, fixed=False)

个体间变异参数 文档 ↗

self.eps_add = sigma(0.09, fixed=False)

个体内变异参数 文档 ↗

self.eta = omega(Block(tril=[0.05, 0, 0.09], dimension=2))

个体间变异参数矩阵 文档 ↗

self.eps = sigma(Block(tril=[0.05, 0, 0.09], dimension=2))

个体内变异参数矩阵 文档 ↗

2.2.3. 定义内置药动学房室模型参数计算形式#

API

功能

IvOneCmtLinear.pred_micro(k=k)

一室血管内给药线性消除模型，微观参数形式 文档 ↗

IvOneCmtLinear.pred_physio(cl=cl, v=v)

一室血管内给药线性消除模型，生理学参数形式 文档 ↗

EvOneCmtLinear.pred_micro(k=k, ka=ka)

一室血管外给药线性消除模型，微观参数形式 文档 ↗

EvOneCmtLinear.pred_physio(cl=cl, v=v, ka=ka)

一室血管外给药线性消除模型，生理学参数形式 文档 ↗

IvTwoCmtLinear.pred_micro(k=k, k12=k12, k21=k21)

二室血管内给药线性消除模型，微观参数形式 文档 ↗

IvTwoCmtLinear.pred_physio(cl=cl, v1=v1, q=q, v2=v2)

二室血管内给药线性消除模型，生理学参数形式 文档 ↗

EvTwoCmtLinear.pred_micro(k=k, k23=k23, k32=k32, ka=ka)

二室血管外给药线性消除模型，微观参数形式 文档 ↗

EvTwoCmtLinear.pred_physio(cl=cl, v2=v2, q=q, v3=v3, ka=ka)

二室血管外给药线性消除模型，生理学参数形式 文档 ↗

2.2.4. 定义微分方程模型中的房室#

API

功能

self.cmt_central = compartment(init_value=0, default_dose=True, default_obs=False)

定义房室与指定默认给药室 文档 ↗

self.cmt_central.A

房室内药量

self.cmt_central.dAdt

房室内药量对时间的导数

2.3. 模型拟合#

API

功能

PopModel(mod=FooModel, data=data)

构建群体模型 文档 ↗

PopModel.fit(FOCEi, cov=True)

使用 FOCEi 算法拟合，并计算协方差矩阵 文档 ↗

FitResult.summary()

查看模型拟合结果摘要 文档 ↗

2.4. 模型评价#

API

功能

FitResult.plot_gof()

绘制拟合优度图 文档 ↗

FitResult.plot_predictions()

绘制个体拟合图 文档 ↗

FitResult.plot_trace()

绘制迭代历史图 文档 ↗

FitResult.vpc()

进行可视化预测检验 文档 ↗

FitResult.bootstrap()

进行自举法 文档 ↗

2.5. 模型模拟#

API

功能

PopModel.simulate()

进行模型模拟 文档 ↗

SimulationResult.plot_ind()

绘制个体模拟图 文档 ↗

SimulationResult.plot_interval()

绘制模拟数据区间图 文档 ↗

2.6. 协变量筛选#

API

功能

FitResult.scm(spec)

运行 SCM 法协变量筛选 文档 ↗

ScmSpec

SCM 搜索配置 SCM 配置样例 ↗

2.7. NONMEM 相关 API#

API

功能

read_nonmem_data(ignore="#")

读取本地 NONMEM 数据集 文档 ↗

PopModel.to_nonmem()

将模型转化为 NONMEM 控制文件代码 文档 ↗