結構模型：經典的藥動學-藥效學模型統計學模型：表徵模型**值與個體值差異的模型
口服一級吸收和一級消除的一房室模型：
單次給藥後血藥濃度隨時間變化可表示為：
c pr
ed,i
=ka∗
f∗do
se/v
∗(ka
−ke)
∗(e−
ke∗t
i−e−
ka∗t
i)
cpred,i= ka*f*dose/v*(ka-ke)*(e^-e^)
cpred,
i=ka
∗f∗d
ose/
v∗(k
a−ke
)∗(e
−ke∗
ti−e
−ka∗
ti)在個體模型基礎上增加個體間變異
多層巢狀：
第一層：引數水平
第二層：個體觀測值水平
第二層巢狀在第一層之上
包括吸收模型和處置模型
吸收模型：簡單的零級吸收模型，一級吸收模型；複雜的漸進吸收模型，混合吸收模型，威布林吸收模型。
處置模型：常用房室模型表徵，一室模型，二室模型，三室模型。
藥效模型：直接效應模型，效應室模型，翻轉模型。
固定效應一般用theta表示，數值下標表示不同的固定效應
固定效應定義群體的典型值，如：清除率，分布容積，吸收速率，生物利用度等。還包括了協變數，如年齡，體重，性別等
隨機效應主要可分為個體間變異和個體內變異
1.個體間變異
個體間變異：個體引數相對於群體典型值的偏離，用eta(η)表示
常用函式表示式：加和型，比例型，和指數型。
加和型：pi=
ppop
+η
1p_i= p_ + η_1
pi=pp
op+
η1比例型：pi=
ppop
(1+η
1)
p_i= p_ (1+ η_1)
pi=pp
op(
1+η1
)指數型：pi=
ppop
exp(
η)
p_i= p_ exp (η)
pi=pp
ope
xp(η
) p
ip_i
pi為個體引數，ppo
pp_
ppop
為群體引數
2.殘差變異
個體內變異：個體**值相對於實際觀測值的偏離，用eps(ε)表示
常用函式表示式：加和型，比例型，和指數型。
加和型：y=f
+ε
1y = f + ε_1
y=f+ε1
比例型：y=f
（1+ε
1）
y = f（1+ ε_1 ）
y=f（1+
ε1）
結合型：y=f
（1+ε
1）+ε
2y = f（1+ ε_1 ）+ε_2
y=f（1+
ε1）
+ε2
對數型：y=l
og(f
)+ε1
y = log(f)+ ε_1
y=log(
f)+ε
1y
yy為觀測值，f
ff 為**值
3.場合間變異
場合間變異（iov）表示個體的藥動學或者藥效學引數在不同的研究階段中的變異，如：不同週期，不同研究中心
常用引數估算方法：一階估算法（fo）、foce、foce-1、拉普拉斯法等
常用非引數估算方法：最大似然法（npml）、非引數最大期望法（npem）、半引數法（snp）
貝葉斯法：根據某一事件以往發生的概率特徵（前置分布，）來**其今後的可能性（後發概率，）的大小。
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