| dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | |
| dc.creator | Silva, Ronaldo Rouvher Guedes | |
| dc.date | 2014-06-11T19:23:03Z | |
| dc.date | 2016-10-25T18:58:39Z | |
| dc.date | 2014-06-11T19:23:03Z | |
| dc.date | 2016-10-25T18:58:39Z | |
| dc.date | 2012-12-05 | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-06T02:57:14Z | |
| dc.date.available | 2017-04-06T02:57:14Z | |
| dc.identifier | SILVA, Ronaldo Rouvher Guedes. Delineamento ótimos para modelos não-lineares: efeitos fixos e efeitos aleatórios. 2012. 55 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho, Instituto de Biociências de Botucatu, 2012. | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/87908 | |
| dc.identifier | http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/87908 | |
| dc.identifier | silva_rrg_me_botib.pdf | |
| dc.identifier | 000714149 | |
| dc.identifier | 33004064083P2 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/899240 | |
| dc.description | 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... | |
| dc.description | Finding efficient experimental designs for nonlinear models widely used in pharmacokinetics requires numerical integration over the parameter’s space and numerical optimization over the design’s space, two computationally demanding tasks. Computational effort increases as the number of parameters in the model increases. Thus, there is a need for fast and accurate methods to solve the problem. The purpose of this research is to apply and explore the performance of the basic rules BF and B F and of an adaptive algorithm for approximating multiple integrals implemented in cubature (C code by Steven G. Johnson and R by Balasubramanian Narasimhan, 2009) in R (R Development Core Team, 2012). The obtained D-optimum designs using this approach for two pharmacokinetic nonlinear models, exponential decay (one parameter) and mono-compartmental (three parameters), in the context of fixed and mixed effects were compared with designs of experiments found byButton (1979), Atkinson et al. (2007), Gotwalt et al. (2009), in case of... (Complete abstract click electronic access below) | |
| dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Biometria | |
| dc.subject | Farmacologia | |
| dc.subject | Bioestatistica | |
| dc.subject | Modelos não lineares (Estatistica) | |
| dc.subject | Teoria bayesiana de decisão estatistica | |
| dc.subject | Pharmacology | |
| dc.title | Delineamento ótimos para modelos não-lineares: efeitos fixos e efeitos aleatórios | |
| dc.type | Otro | |
