A kernel‐based method to determine optimal sampling times for the simultaneous estimation of the parameters of rival mathematical models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When several models are proposed for one and the same process, experimental design techniques are available to design optimal discriminatory experiments. However, because the experimental design techniques are model-based, it is important that the required model predictions are not too uncertain. This uncertainty is determined by the quality of the already available data, since low-quality data will result in poorly estimated parameters, which on their turn result in uncertain model predictions. Therefore, model discrimination may become more efficient and effective if this uncertainty is reduced first. This can be achieved by performing dedicated experiments, designed to increase the accuracy of the parameter estimates. However, performing such an additional experiment for each rival model may undermine the overall goal of optimal experimental design, which is to minimize the experimental effort. In this article, a kernel-based method is presented to determine optimal sampling times to simultaneously estimate the parameters of rival models in a single experiment. The method is applied in a case study where nine rival models are defined to describe the kinetics of an enzymatic reaction (glucokinase). The results clearly show that the presented method performs well, and that a compromise experiment is found which is sufficiently informative to improve the overall accuracy of the parameters of all rival models, thus allowing subsequent design of an optimal discriminatory experiment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle