Blissindependence | 布利斯独立模型 | ||
bootstrapData | 用于构造均值和最大方差统计量零分布的数据生成函数 | ||
boxcox.transformation | 应用双参数Box-Cox变换 | ||
coef.MarginalFit | 边际模型估计系数 | ||
constructFormula | 由参数约束矩阵构造模型公式 | ||
contour.ResponseSurface | 基于maxR统计量的等高线绘制方法 | ||
CPBootstrap | 用bootstrap估计CP矩阵 | ||
df.residual.MarginalFit | 边际模型估计中的剩余自由度 | ||
directAntivirals | 直接作用抗病毒药物联合试验的部分数据 | ||
directAntivirals_ALL | 直接作用抗病毒药物联合试验的完整数据 | ||
fitMarginals | 拟合两个4参数对数logistic函数进行协同实验 | ||
fitSurface | 拟合响应面模型并计算平均和最大统计 | ||
fitted.MarginalFit | 根据单一疗法估计计算拟合值 | ||
fitted.ResponseSurface | 基于给定零模型的响应面预测值 | ||
generalizedLoewe | 根据标准或广义Loewe模型计算药物剂量的联合预测反应。 | ||
generateData | 从边际单一疗法模型的参数生成数据 | ||
get.abs_tval | 返回绝对t值,用于优化调用'optim.boxcox公司' | ||
get.summ.data | 按因素汇总数据 | ||
GetStartGuess | 剂量-反应曲线拟合的初始值估计 | ||
getTransformations | 返回带有转换函数的列表 | ||
harbronLoewe | 替代Loewe推广 | ||
hsa | 最高单代理模型 | ||
initialMarginal | 拟合边际剂量-反应曲线的初始值估计 | ||
isobologram | 零模型预测的响应面等值线图 | ||
L4 | 四参数logistic剂量反应函数 | ||
marginalNLS | 用非线性最小二乘法拟合两个四参数对数logistic函数 | ||
marginalOptim | 用公共基线拟合两个4参数对数logistic函数 | ||
maxR | 计算每个离轴剂量组合的最大r统计量 | ||
meanR | 计算估计模型的平均统计 | ||
optim.boxcox | 寻找最优Box-Cox变换参数 | ||
outsidePoints | 列出非相加点 | ||
plot.MarginalFit | 绘制单一疗法曲线估计值 | ||
plot.maxR | maxR对象的绘图 | ||
plot.meanR | 绘制均值零分布的自举累积分布函数 | ||
plot.ResponseSurface | 绘制响应面对象的方法 | ||
plotResponseSurface | 绘图响应面 | ||
predict.MarginalFit | 剂量反应曲线预测值 | ||
predictOffAxis | 计算离轴预测 | ||
print.summary.MarginalFit | “MarginalFit”对象摘要的打印方法 | ||
print.summary.maxR | 打印maxR对象的摘要 | ||
print.summary.meanR | 打印对象摘要 | ||
print.summary.ResponseSurface | “ResponseSurface”对象的摘要函数的打印方法 | ||
residuals.MarginalFit | 边际模型估计残差 | ||
runBIGL | 运行BIGL应用程序来演示响应面 | ||
simulateNull | 从给定的零模型和单一疗法系数模拟数据 | ||
summary.MarginalFit | “MarginalFit”对象摘要 | ||
summary.maxR | maxR对象摘要 | ||
summary.meanR | Mear对象摘要 | ||
summary.ResponseSurface | “ResponseSurface”对象的摘要 | ||
vcov.MarginalFit | 系数方差协方差矩阵的估计 |