Construction of optimal designs for nonlinear models
Notice bibliographique
Résumé
Choosing a good design which can draw a sufficient inference about parameters is essential before conducting an experiment. Dependence between information matrix and model parameters of nonlinear models is an existed conundrum. Seeking optimal design for nonlinear models is our main goal in this thesis. So we start with a general overview of optimal design theory both for linear and nonlinear models. A variety of criteria and their properties are discussed. Some of the bedrock of the theory of optimal design, such as convex design, directional derivatives and general equivalence theorem are considered as well. We review a class of algorithms which are commonly used in practice to search for optimal design of linear models. We then extend these approaches and develop some strategies for constructing optimal designs for nonlinear models. Motivated by the fact that Bayesian methods are ideally suited to contribute to experimental design for nonlinear models, we construct Bayesian optimal designs by incorporating prior information and uncertainties regarding the statistical model. In our Bayesian framework, we consider a discretization of the parameter space to efficiently represent the posterior distribution. We construct optimal designs for some logistic models using a clustering approach and a group sequential multiplicative algorithm. The idea is that, at an appropriate iterate, the single distribution is replaced by conditional distributions within clusters and a marginal distribution across the clusters. Our group sequential method along with the clustering approach provides a novel and powerful method for constructing optimal designs based on nonlinear models. Finally, we develop another novel method in order to obtain prior information on the model parameters by using meta-analysis for constructing optimal designs for nonlinear models. As the prior information on the parameters is rarely known in practice, optimal designs obtained using this method will be more effective in drawing inference for the parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».