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[[決定論的シミュレーション]]の代表例．

-一人当たりの濃度点数は 50 点まで，という NONMEM のデフォルト制限を破ることなく，過度のテクニックに頼ることなく，7 日間反復投与のシミュレーションを行う．
-30 分単位で濃度を計算することにした．したがって，合計で 2 * 24 * 7 = 336 点の濃度データを算出することになる．

*データ例

-[[TEMPLATE1.CSV>http://www.geocities.jp/ott4def/SimExample/Template1.csv]]

*コントロールファイル例

 $PROBLEM
 $DATA TEMPLATE1.CSV IGNORE=@
 $INPUT ID=DAY TIME AMT ADDL II DV
 $SUB ADVAN2 TRANS2
 $PK
  CL=THETA(1)*EXP(ETA(1))
  V =THETA(2)
  KA=THETA(3)
  SC=V/1000
 $ERROR
  Y=F+ERR(1)
 $THETA
 (0 1) ; CL
 (0 10) ; V
 (0 0.8) ; KA
 $OMEGA 0.01 ; NOT USED IN THIS SIMULATION
 $SIGMA 0.01 ; NOT USED IN THIS SIMULATION
 $EST MAXE=0
 $TABLE NOPRINT FILE=SIM1.TXT
  ONEHEADER
  DAY TIME AMT ADDL II
 ;

[[決定論的シミュレーション]]の代表例．

-一人当たりの濃度点数は 50 点まで，という NONMEM のデフォルト制限を破ることなく，過度のテクニックに頼ることなく，7 日間反復投与のシミュレーションを行う．
-30 分単位で濃度を計算することにした．したがって，合計で 2 * 24 * 7 = 336 点の濃度データを算出することになる．
-$EST MAXE=0 としておくと，THETA 等を動かしてデータにモデルを当てはめるのではなく，$THETA に与えた初期値そのままで濃度予測値を計算してくれる．
-$OMEGA と $SIGMA はこのシミュレーションでは使わないのだが，何も書かないとエラーがでるので，何か適当な数値を書き込んでおく．
--実は，$OMEGA と $SIGMA の行はなくても構わない．その場合には NONMEM が勝手に適当な値を「初期値」として設定してくれる．
-CL に個体間変動パラメータ ETA(1) を導入しているが，今回のシミュレーションでは使わない．しかし，NONMEM に計算させるための一種のトリックとして，ETA をどこかのパラメータに導入する必要がある．ETA が全くないモデルで計算してみるとどうなるか，お試しあれ．
-個体内誤差には等誤差モデルを使っている．今回のシミュレーションでは個体内誤差は無関係だから，どういうモデルを使っても結果には影響しない．しかし，今回の例（データ）においては，比例誤差モデルを指定するとエラーが発生する．お試しあれ．

*データ例

-[[TEMPLATE1.CSV>http://www.geocities.jp/ott4def/SimExample/Template1.csv]]

*コントロールファイル例

 $PROBLEM
 $DATA TEMPLATE1.CSV IGNORE=@
 $INPUT ID=DAY TIME AMT ADDL II DV
 $SUB ADVAN2 TRANS2
 $PK
  CL=THETA(1)*EXP(ETA(1))
  V =THETA(2)
  KA=THETA(3)
  SC=V/1000
 $ERROR
  Y=F+ERR(1)
 $THETA
 (0 1) ; CL
 (0 10) ; V
 (0 0.8) ; KA
 $OMEGA 0.01 ; NOT USED IN THIS SIMULATION
 $SIGMA 0.01 ; NOT USED IN THIS SIMULATION
 $EST MAXE=0
 $TABLE NOPRINT FILE=SIM1.TXT
  ONEHEADER
  DAY TIME AMT ADDL II
 ;