Diseños óptimos para estimación y discriminación en modelos de efectos mixtos no lineales
El objetivo de esta Tesis Doctoral es construir diseños óptimos para estimación de parámetros y discriminación entre dos modelos de efectos mixtos no lineales anidados, con diferentes matrices de covarianza intra-individuos. Para resolver este problema se construye un criterio de diseño que combina...
- Autores:
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Castañeda López, María Eugenia
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/57528
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57528
http://bdigital.unal.edu.co/53821/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
Modelos de efectos mixtos
Diseños óptimos
D-optimalidad
T-optimalidad
Criterio de diseño compuesto
Mixed effects model
Optimal design
D-optimality
T-optimality
Compound design criterion
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | El objetivo de esta Tesis Doctoral es construir diseños óptimos para estimación de parámetros y discriminación entre dos modelos de efectos mixtos no lineales anidados, con diferentes matrices de covarianza intra-individuos. Para resolver este problema se construye un criterio de diseño que combina un criterio para estimación con un criterio para discriminación. Se establece y se demuestra el respectivo teorema de equivalencia. Para el problema de discriminación entre modelos se propone una extensión del criterio de T-optimalidad y se establece el respectivo teorema de equivalencia. Aunque en la literatura existen varias propuestas de métodos para discriminación, la metodología propuesta en esta tesis permite discriminar entre modelos anidados, grupos de individuos con diferentes diseños experimentales y verificación de la optimalidad de un diseño. Por medio de ejemplos se ilustran las metodologías propuestas. |
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