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苏菲·唐纳;阿德琳·萨姆森

动力系统定义的不完全数据模型中的参数估计。 （英语） 兹比尔1331.62099

J.统计计划。推断 137，第9期，2815-2831（2007）.
摘要：由常微分方程（ODE）定义的参数不完全数据模型广泛应用于生物统计学中，以准确描述生物过程。它们的参数是在近似模型上估计的，其回归函数是用数值积分方法计算的。准确有效地估计这些参数是关键问题。本文提出了参数估计方法，包括最大似然估计中的随机近似EM算法（SAEM），或贝叶斯方法中的吉布斯采样器。这两种算法都使用哈斯廷斯-大都会（H-M）算法模拟具有条件分布的非观测数据。为了显著减少计算时间，提出了一种改进的H-M算法，其中包括求解常微分方程的原始局部线性化方案。证明了所有算法在近似模型上的收敛性。数值求解方法对条件分布、似然分布和后验分布的误差是有界的。贝叶斯和最大似然估计方法在由常微分方程定义的模拟药代动力学非线性混合效应模型上进行了说明。仿真结果说明了这些算法提供准确估计的能力。

引用于17文件

MSC公司：

10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

贝叶斯估计;不完整数据模型;局部线性化方案;MCMC算法;非线性混合效应模型;ODE集成;SAEM算法

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\textit{S.Donnet}和\textit{A.Samson}，J.Stat.Plann。推断137，第9号，2815--2831（2007；Zbl 1331.62099）
全文： DOI程序 哈尔

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