The nonlinear mixed effects model with a smooth random effects density
具有光滑随机效应密度的非线性混合效应模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有光滑随机效应密度的非线性混合效应模型
- 研究问题
- 当随机效应密度仅受光滑性约束而不指定分布族时，如何联合估计非线性混合效应模型的固定参数与随机效应分布？
- 方法与思路
- 作者用级数展开表示光滑密度，以数值求积计算似然并进行最大化，再通过后验众数获得随机系数的经验贝叶斯估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出联合估计固定参数与随机效应密度的方法，并报告药代动力学应用及模拟研究；未说明具体性能比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对密度展开的截断与合法性约束、求积误差、模型可识别性，以及后验众数计算和模拟评价的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；光滑性条件、理论性质及模拟结果未详述，不能判断估计可靠性或刊本变化。
原文摘要
The fixed parameters of the nonlinear mixed effects model and the density of the random effects are estimated jointly by maximum likelihood. The density of the random effects is assumed to be smooth but is otherwise unrestricted. The method uses a series expansion that follows from the smoothness assumption to represent the density and quadrature to compute the likelihood. Standard algorithms are used for optimization. Empirical Bayes estimates of random coefficients are obtained by computing posterior modes. The method is applied to data from pharmacokinetics, and properties of the method are investigated by application to simulated data.