A design criterion for symmetric model discrimination based on flexible nominal sets.
A design criterion for symmetric model discrimination based on flexible nominal sets.
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DOI：
10.1002/bimj.201900074
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发表时间：
2020-07
影响因子：
1.7
通讯作者：
Mueller, Werner G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Harman, Radoslav;Mueller, Werner G.
实验设计中区分模型的应用受到了预先知道哪个模型是真实模型的假设的阻碍，这与实验的目的背道而驰。以前的方法，以减轻这一要求是对称化的不对称技术，或贝叶斯，极大极小，和顺序的方法。在这里，我们提出了一个真正对称的标准，该标准基于均值曲面之间的线性化距离和新引入的灵活标称集工具。我们使用所提出的标准证明了该方法的计算效率，并根据似然比对其鉴别性能进行了Monte Carlo评估。给出了一对竞争模型在酶动力学中的应用。
Experimental design applications for discriminating between models have been hampered by the assumption to know beforehand which model is the true one, which is counter to the very aim of the experiment. Previous approaches to alleviate this requirement were either symmetrizations of asymmetric techniques, or Bayesian, minimax, and sequential approaches. Here we present a genuinely symmetric criterion based on a linearized distance between mean‐value surfaces and the newly introduced tool of flexible nominal sets. We demonstrate the computational efficiency of the approach using the proposed criterion and provide a Monte‐Carlo evaluation of its discrimination performance on the basis of the likelihood ratio. An application for a pair of competing models in enzyme kinetics is given.
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作者：
Dette, Holger;Titoff, Stefanie
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SIDAK, Z
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ATKINSON, AC
通讯作者：
ATKINSON, AC
DOI：
10.1002/prop.19680160602
发表时间：
1968-01-01
期刊：
FORTSCHRITTE DER PHYSIK
影响因子：
--
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Atkinson, A. C.