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*NONMEMの本質的な特長

非線形混合効果モデルのフィッティングができるソフトは多数ある．
その中で，NONMEM の特長は次の二点．

+PREDPP ライブラリによって，多彩なイベントに対応できるということ
+NM-TRAN によって変量効果に関する偏微分を解析的に行えるということ

もっとも，後者に関しては最近の CPU パワーをもってすれば，偏微分を数値的に行ったとしてもそれほどのロス，誤差は出ないのではないか．検証していないけれど．

前者に関しては，他に代わるソフトがない．WinNONMIX も対応不十分である．

したがって，PREDPP ライブラリの部分のみを借用して，フィッティング自体は他のソフトでできないだろうか，というアイディアが生まれる．例えば，S-Plus の nlme() 関数で PREDPP を使うことができれば，計算結果の整理もプロットも非常に楽になる．SAS であっても同じ．要は NONMEM というキャラクタベースのソフトでなければなんでもいいのだ．

PREDPP は単に濃度計算エンジンという扱いである．統計的推定周りは他の（より使いやすい）ソフトを使いましょう，ということだ．

一応できているのだけれど，ドキュメントを用意する気になれないでいるので，まだ公開しない．

*NONMEMの本質的な特長

非線形混合効果モデルのフィッティングができるソフトは多数ある．
その中で，NONMEM の特長は次の二点．

+PREDPP ライブラリによって，多彩なイベントに対応できるということ
+NM-TRAN によって変量効果に関する偏微分を解析的に行えるということ

もっとも，後者に関しては最近の CPU パワーをもってすれば，偏微分を数値的に行ったとしてもそれほどのロス，誤差は出ないのではないか．検証していないけれど．

前者に関しては，他に代わるソフトがない．WinNONMIX も対応不十分である．

したがって，PREDPP ライブラリの部分のみを借用して，フィッティング自体は他のソフトでできないだろうか，というアイディアが生まれる．例えば，S-Plus の nlme() 関数で PREDPP を使うことができれば，計算結果の整理もプロットも非常に楽になる．SAS であっても同じ．要は NONMEM というキャラクタベースのソフトでなければなんでもいいのだ．

PREDPP は単に濃度計算エンジンという扱いである．統計的推定周りは他の（より使いやすい）ソフトを使いましょう，ということだ．

一応できているのだけれど，ドキュメントを用意する気になれないでいるので，まだ公開しない．

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[[予告>http://blog.goo.ne.jp/hkasai/e/3d1ff426be68cd3530a1c99b2357ca78]]のみ．