基于 Stan 与 Torsten 的灵活高效贝叶斯药理建模（第一部分）
应用统计
2022-03-29 v3
摘要
Stan 是一种开源概率编程语言，主要设计用于贝叶斯数据分析。其主推理算法为自适应 Hamiltonian Monte Carlo 采样器，并由前沿梯度计算提供支持。Stan 的优势包括高效计算、具有高度灵活性的表达性语言，以及大量可用于检查推理是否可靠的诊断工具。Torsten 通过一组函数扩展 Stan，便于药代动力学与药效动力学模型的设定，并可轻松指定临床事件时间表。本教程第一部分演示如何使用 Stan 与 Torsten 构建、拟合及评判标准药代动力学与药效动力学模型。
引用
@article{arxiv.2109.10184,
title = {Flexible and efficient Bayesian pharmacometrics modeling using Stan and Torsten, Part I},
author = {Charles C. Margossian and Yi Zhang and William R. Gillespie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10184},
year = {2022}
}