An Optimal Design Criterion for Within-Individual Covariance Matrices Discrimination and Parameter Estimation in Nonlinear Mixed Effects Models
| Autor: | Víctor Ignacio López-Ríos, María Eugenia Castañeda-López |
|---|---|
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
Statistics and Probability
Optimal design Optimality criterion Generalization 030226 pharmacology & pharmacy 01 natural sciences D-optimalidad T-optimalidad 010104 statistics & probability 03 medical and health sciences symbols.namesake 0302 clinical medicine Diseños óptimos T-optimality Modelo de efectos mixtos Applied mathematics 0101 mathematics Fisher information Equivalence (measure theory) Compound criteria Mathematics D-optimality Mixed effects models Estimation theory Covariance Criterios compuestos Nonlinear system symbols Optimal designs |
| Zdroj: | Revista Colombiana de Estadística, Volume: 43, Issue: 2, Pages: 127-141, Published: 05 DEC 2020 |
| ISSN: | 2389-8976 0120-1751 |
| DOI: | 10.15446/rce.v43n2.81938 |
| Popis: | In this paper, we consider the problem of finding optimal population designs for within-individual covariance matrices discrimination and parameter estimation in nonlinear mixed effects models. A compound optimality criterion is provided, which combines an estimation criterion and a discrimination criterion. We used the D-optimality criterion for parameter estimation, which maximizes the determinant of the Fisher information matrix. For discrimination, we propose a generalization of the T-optimality criterion for fixed-effects models. Equivalence theorems are provided for these criteria. We illustrated the application of compound criteria with an example in a pharmacokinetic experiment. Resumen En este artículo se considera el problema de encontrar diseños óptimos poblacionales para discriminación entre matrices de covarianza intra-individual y estimación de parámetros en modelos de efectos mixtos no lineales. Se propone un criterio compuesto que combina un criterio para estimación y otro para discriminación. Para estimación se usa el criterio de D-optimalidad el cual maximiza el determinante de la matriz de información de Fisher. Para discriminación se propone una generalización del criterio de T-optimalidad para modelos de efectos fijos. Para estos criterios se proporcionan los respectivos teoremas de equivalencia. La aplicación del criterio compuesto se ilustra con un ejemplo en un experimento de farmacocinética. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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