非線形混合効果モデリングソフトウェア

非線形混合効果モデルは回帰分析の特殊なケースであり、さまざまなソフトウェアソリューションが利用可能です。非線形混合効果モデルの統計的特性により、 BLUE 推定器による直接推定は不可能です。そのため、非線形混合効果モデルは最大尤度原理に従って推定されます。^[1]一次 (FO)、一次条件 (FOCE)、ラプラシアン (LAPL) などの線形化法、反復 2 段階 (ITS)、重要度サンプリング (IMP)、確率的近似推定 (SAEM)、直接サンプリングなどの近似法など、特定の推定方法が適用されます。特殊なケースとして、ノンパラメトリック アプローチが使用されます。さらに、限定的または完全なベイズフレームワークでの推定は、メトロポリス-ヘイスティングス アルゴリズムまたはNUTSアルゴリズムを使用して実行されます。^[2]一部のソフトウェア ソリューションは単一の推定方法に焦点を当てていますが、他のソリューションはさまざまな推定方法をカバーしたり、特定のユース ケース用のインターフェイスを備えています。

一般的な（ユースケースに依存しない）非線形混合効果推定ソフトウェアは、複数の推定方法をカバーしたり、単一の推定方法に焦点を当てたりすることができます。

• SAS は、幅広い統計コミュニティで使用されているパッケージであり、PROC NLMIX からの複数の推定方法をサポートしています。
• Rオープンソースソフトウェアシステムでは、nlmeなどの複数の推定方法が利用可能です。 ^[3]
• MATLABはnlmefitシステムで複数の推定方法を提供しています。^[4]

SPSSは現時点では非線形混合効果法をサポートしていない。^[5]

• WinBUGS は、ベイズ分析のための Metropolis-Hastings 法の実装です。
• Stan は、NUTS アルゴリズムを実装するオープン ソース ソフトウェアです。

薬物測定学の分野では、非線形混合効果アプローチに大きく依存しているため、特殊なソフトウェアアプローチが使用されています。^[6]汎用ソフトウェアと同様に、単一または複数の推定方法の実装が利用可能です。このタイプのソフトウェアは、ODEソルバーに大きく依存しています。

• NONMEMは薬物動態の分野で最も広く使用されているソフトウェアです。^[6]
• Phoenixはグラフィカルユーザーインターフェースで複数の推定方法を実装しています。^[7]
• PumasはJulia言語で複数の推定方法を実装しています。^[7]
• nlmixr/nlmixr2はFOCEとSAEMを実装したRインターフェーススイートです。^[8]
• ADAPTとS-ADAPTはそれぞれグラフィカルまたはスクリプトインターフェースで複数の推定方法を実装します。^[7]

• MonolixはSAEMの強力な実装であり、NMTRANも解析できます。^[7]
• NPEMはノンパラメトリック混合効果を実装します。^[7]

• ODE ソルバーの効率は推定の品質に影響します。一般的なソルバーは、ルンゲ・クッタベースの方法、さまざまなスティフ ソルバー、およびLAPACKスイートの LSODA などのスイッチング ソルバーです。
• 薬物動態モデリングの特殊な形式である生理学に基づく薬物動態 ( PBPK ) モデリングは、場合によっては非線形混合効果の実装と見なすこともできます。この補題のソフトウェアセクションも参照してください。
• PopEDなどの最適設計ソフトウェアは推定と組み合わせて使用​​することができます。^[7]