First Stage Model of the PredictedP

First Stage Model of the Predicted
Percentage Inhibition
We estimate the predicted percentage inhibition, Yab P, , in
the first stage. The monotherapy percentage inhibition models
at dose (a, b) can be written separately using simple linear
regression models as

Y e
Y e
a a a
b b b
= +
= +
µ
µ
,
, (4)
where µi
(i = a, b) is the true percentage inhibition for drug
A and B at dose (a, b) and ei
is a normally distributed random
error with mean 0 and variance σi
2 . Because negative
inhibition values are often observed in real experiments, we
model the percentage inhibition purposely using a Gaussian
model instead of the more traditional logistic regression
function to accommodate possible negative values. The
similar modeling approach was adopted by other researchers
as well.7 The predicted percentage inhibition of the combination
treatment can then be written as

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบเวทีแรกของการคาดการณ์เปอร์เซ็นต์การยับยั้งเราคาดการคาดคะเนเปอร์เซ็นต์ยับยั้ง Yab P,, ในขั้นตอนแรก รูปแบบยาเปอร์เซ็นต์การยับยั้งที่ยา (a, b) สามารถเขียนได้โดยง่ายเชิงเส้นแบบจำลองถดถอยที่เป็นY eY eการมีบีบีบี= += +µµ,, (4)ที่ µi (ผม = a, b) เป็นการยับยั้งเปอร์เซ็นต์ความจริงยาเสพติดA และ B ปริมาณ (a, b) และ ei มีการกระจายปกติสุ่มข้อผิดพลาด มีค่าเฉลี่ย 0 และความแปรปรวน σi2 เนื่องจากติดลบค่ายับยั้งมักจะสังเกตในการทดลองจริง เราแบบจำลองการจงใจใช้เป็นนที่ยับยั้งเปอร์เซ็นต์แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกแบบดั้งเดิมแทนฟังก์ชั่นเพื่อรองรับค่าลบได้ การวิธีการสร้างโมเดลที่คล้ายถูกนำมาใช้ โดยนักวิจัยอื่น ๆเป็น well.7 การคาดคะเนเปอร์เซ็นต์ยับยั้งการรวมกันรักษาแล้วเขียนได้เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นที่รูปแบบการทำนาย
การยับยั้งร้อยละ
เราประเมินการยับยั้งเปอร์เซ็นต์คาดการณ์ Yab P, ใน
ขั้นตอนแรก รุ่นยับยั้งร้อยละยา
ในขนาด (A, B) สามารถเขียนแยกใช้ง่ายเชิงเส้น
แบบจำลองการถดถอยเป็นY E Y E AA BBB + = + = μ μ , (4) ที่μi (i = A, B) เป็น ยับยั้งเปอร์เซ็นต์จริงสำหรับยาเสพติดที่A และ B ที่ปริมาณ (A, B) และ EI เป็นสุ่มกระจายตามปกติข้อผิดพลาดที่มีค่าเฉลี่ย 0 และความแปรปรวนσi 2 เพราะในเชิงลบค่าการยับยั้งมักจะมีการตั้งข้อสังเกตในการทดลองจริงเราจำลองการยับยั้งร้อยละจงใจใช้ Gaussian รูปแบบแทนการถดถอยโลจิสติกแบบดั้งเดิมมากขึ้นฟังก์ชั่นเพื่อรองรับค่าลบที่เป็นไปได้ วิธีการสร้างแบบจำลองที่คล้ายกันถูกนำมาใช้โดยนักวิจัยอื่น ๆ ที่เป็น well.7 การยับยั้งเปอร์เซ็นต์คาดการณ์ของการรวมกันรักษาแล้วสามารถเขียนเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เวทีแรกของแบบจำลองทำนายเปอร์เซ็นต์การยับยั้งเราประมาณการว่าเปอร์เซ็นต์การยับยั้ง yab P ในขั้นตอนแรก ส่วนเปอร์เซ็นต์การยับยั้งแบบเดียวขนาด ( a , b ) สามารถเขียนได้โดยใช้เส้นแยกง่าย ๆแบบจำลองความถดถอย เช่นY EY Eเป็นหนึ่งบี บี บี= += +µµ,( 4 )ที่µฉัน( พ่อ = A , B ) และค่าจริง สำหรับยาA และ B ขนาด ( A , B ) และแปเป็นแบบกระจายปกติข้อผิดพลาดกับหมายถึง 0 และความแปรปรวนσฉัน2 . เพราะลบการยับยั้งค่ามักจะสังเกตในการทดลองจริง เราแบบจำลองการยับยั้งเปอร์เซ็นต์จงใจใช้เสียนรูปแบบของการถดถอยโลจิสติกแบบดั้งเดิมมากขึ้นแทนฟังก์ชันเพื่อรองรับค่านิยมเชิงลบที่เป็นไปได้ ที่วิธีการสร้างแบบจำลองที่คล้ายกันเป็นลูกบุญธรรมโดยนักวิจัยอื่น ๆรวมทั้ง 7 เปอร์เซ็นต์การยับยั้งการพยากรณ์การรักษาก็สามารถเขียนได้เป็น