Phoenix NLME

推定エンジン

Phoenix NLMEでは、以下のような様々な推定エンジンが利用できます。

  • ガウス応答および非ガウス応答に対応可能なNaïve Pooledエンジン、Iterative two stage(IT2S-EM)エンジン、First order(FO)エンジン、First order Conditional estimate and Interaction(FOCEI)エンジン、Lindstrom-Bates FOCEエンジン、Extended least squareエンジン、Adaptive Gaussian Quadrature(AGC)エンジン、ガウス応答および非ガウス応答に対応可能なLaplacianエンジン
  • Quasi-random Parametric Expectation Maximization(QRPEM)エンジン。Phoenix NLME 1.3では、このエンジンの利便性が大幅に向上しています。

    • 時期間変動を考慮できるようになりました。
    • 初期掲載の手順が、以下のように改善されました。

      • 最初のMAPステップは、重点サンプリング分布の重心になります。
      • 事後分布を新しいバーンインで初期化するオプション(Frozen Omega burn-inオプション)が追加されました。
      • Use Previous Posteriorsオプションが追加されました。このオプションではモデルフィッティングが2回実行され、1回目のフィッティングによって事後分布の平均および共分散が決定され、2回目のフィッティングの初期値として用いられます。
      • 「安全かつ効果的な重点サンプリング」が実装されました。このサンプリング法は、acceptance ratioの選択の面で、従来に比べて頑健です。
      • MPI(message passing interface)による標準誤差解析の並行化や、SIR(sampling-importance-resampling)が採用されたことにより、標準誤差の算出速度が向上しました。
  • ランダム効果の分布を仮定しないノンパラメトリックエンジン
%d人のブロガーが「いいね」をつけました。