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吉安路易吉·皮洛内托；乔瓦尼·斯巴奇诺；克劳迪奥·科贝利

葡萄糖动力学最小模型的数值不可识别区域：贝叶斯估计的优越性。 （英语） Zbl 1016.62126号

数学。Biosci公司。 184，第1期，53-67（2003）.
摘要：在临床和流行病学研究中，所谓的葡萄糖动力学最小模型（MM）被广泛用于估计胰岛素敏感性（S_｛\text I｝）。通常，MM是借助于Fisher参数估计技术（如最大似然（ML））进行数值识别的。然而，有时会得到不令人满意的参数估计值，例如，（S_{textI}）估计值几乎为零或不切实际地高，并且受到非常大的不确定性的影响，这使得MM的实际使用变得困难。
本文的第一个结果涉及到数学证明，这些估计困难是MM结构固有的，MM结构可能使（S_{text I}）估计面临数值不可识别的风险。第二个结果是基于仿真研究得出的，表明贝叶斯参数估计技术在准确性和精度方面比费希尔参数估计技术对这些困难的敏感性更低。总之，贝叶斯参数估计可以成功地解决MM识别的固有困难，因为它的结构。

引用于7文件

MSC公司：

第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
92C45型 生化问题中的动力学（药代动力学、酶动力学等）
10层62层 点估计

关键词：

胰岛素敏感性；参数估计；最大似然估计；最小方差估计；马尔科夫蒙特卡洛；糖尿病

软件：

吉布斯特；贝叶斯DA；MINMOD公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Pillonetto}等人，《数学》。Biosci公司。184，第1号，53--67（2003；Zbl 1016.62126）
全文： 内政部

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