Delineamento ótimos para modelos não-lineares: efeitos fixos e efeitos aleatórios

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Silva, Ronaldo Rouvher Guedes [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Biometria; Farmacologia; Bioestatistica; Modelos não lineares (Estatistica); Teoria bayesiana de decisão estatistica; Pharmacology
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87908

Encontrar delineamentos experimentais eficientes para modelos não-lineares, amplamente utilizados em farmacocinética, exige integração numérica sobre o espaço dos parâmetros e otimização numérica sobre o espaço do delineamento, duas tarefas computacionalmente muito exigentes. O esforço computacional aumenta á medida que o número de parâmetros do modelo aumenta. Assim, há uma necessidade de métodos rápidos e precisos para a resolução do problema. O objetivo desta pesquisa é aplicar e explorar a performance das regras básicas de quadratura múltipla BF e B_F e de um algoritmo adaptativo para a aproximação de integrais múltiplas implementados em cubature (código C por Steven G. Johnson e R por Balasubramanian Narasimhan, 2009) do R (R Development Core Team, 2012). Os delineamentos D- ótimos encontrados utilizando esta abordagem para dois modelos não-lineares em farmacocinética, decaimento exponencial (um parâmetro) e monocompartimental (três parâmetros), no contexto de efeitos fixos e efeitos mistos...