Analýza identifikovatelnosti - Identifiability analysis
![]() | Tento článek obsahuje seznam obecných Reference, ale zůstává z velké části neověřený, protože postrádá dostatečné odpovídající vložené citace.Srpna 2015) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) ( |
Analýza identifikovatelnosti je skupina metod nalezených v matematická statistika které se používají k určení, jak dobře se odhadují parametry modelu podle množství a kvality experimentálních dat.[1] Proto tyto metody zkoumají nejen identifikovatelnost modelu, ale také vztah modelu k určitým experimentálním datům nebo obecněji procesu sběru dat.
Úvod
Za předpokladu, že model odpovídá experimentálním datům, dobrota fit neodhaluje, jak spolehlivé jsou odhady parametrů. Dobrá shoda také nestačí k prokázání správného výběru modelu. Například pokud jsou experimentální data hlučná nebo pokud není k dispozici dostatečné množství datových bodů, je možné, že odhadované hodnoty parametrů se mohou drasticky lišit, aniž by to významně ovlivnilo správnost přizpůsobení. K řešení těchto problémů analýza identifikovatelnosti lze použít jako důležitý krok k zajištění správné volby modelu a dostatečného množství experimentálních dat. Účelem této analýzy je buď kvantifikovaný důkaz o správném výběru modelu a integritě získaných experimentálních dat, nebo taková analýza může sloužit jako nástroj pro detekci neidentifikovatelných a nedbalých parametrů, který pomáhá při plánování experimentů a při budování a zlepšování model v raných fázích.
Strukturální a praktická analýza identifikovatelnosti
Analýza strukturní identifikovatelnosti je konkrétní typ analýzy, při které je samotná modelová struktura zkoumána z hlediska neidentifikovatelnosti. Uznané neidentifikovatelnosti lze odstranit analyticky nahrazením neidentifikovatelných parametrů jejich kombinací nebo jiným způsobem. Přetížení modelu s počtem nezávislých parametrů po jeho aplikaci na simulaci konečných experimentálních datových sad může poskytnout dobrou shodu s experimentálními daty cenou za to, že výsledky přizpůsobení nebudou citlivé na změny hodnot parametrů, a proto zůstanou hodnoty parametrů neurčené. Strukturální metody jsou také označovány jako a priori, protože analýzu neidentifikovatelnosti v tomto případě lze provést také před výpočtem funkcí fitovacího skóre, zkoumáním počtu stupně volnosti (statistika) pro model a počet nezávislých experimentálních podmínek, které se mají měnit.
Praktickou analýzu identifikovatelnosti lze provést zkoumáním přizpůsobení existujícího modelu experimentálním datům. Jakmile bylo získáno přizpůsobení v jakémkoli měřítku, lze analýzu identifikovatelnosti parametrů provést buď lokálně v blízkosti daného bodu (obvykle poblíž hodnot parametrů za předpokladu, že se nejlépe hodí model), nebo globálně v rozšířeném prostoru parametrů. Běžným příkladem praktické analýzy identifikovatelnosti je metoda pravděpodobnosti profilu.
Viz také
Poznámky
- ^ Cobelli & DiStefano (1980)
Reference
- Brun, Roland; Reichert, Peter; Künsch, Hans R. (2001). „Praktická analýza identifikovatelnosti velkých simulačních modelů prostředí“. Výzkum vodních zdrojů. 37 (4): 1015–1030. Bibcode:2001WRR .... 37.1015B. doi:10.1029 / 2000WR900350.
- Cobelli, C .; DiStefano, J. (1980). "Koncepty a nejednoznačnosti parametrů a strukturální identifikovatelnosti: kritická revize a analýza". Dopoledne. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. (239): 7–24.
- Gutenkunst, Ryan N .; Vodopád, Joshua J .; Casey, Fergal P .; Brown, Kevin S .; Myers, Christopher R .; Sethna, James P. (2007). „Citlivost na univerzální parametry v systémových biologických modelech“. PLOS výpočetní biologie. 3 (10): –189. arXiv:q-bio / 0701039. doi:10.1371 / journal.pcbi.0030189. PMC 2000971. PMID 17922568.
- Lavielle, M .; Aarons, L. (2015), „Co rozumíme identifikovatelností u modelů se smíšenými efekty?“, Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics, 43: 111-122; doi:10.1007 / s10928-015-9459-4.
- Myasnikova, E .; Samsonova, A .; Kozlov, K .; Samsonova, M .; Reinitz, J. (2001-01-01). „Registrace vzorů exprese segmentačních genů Drosophila dvěma nezávislými metodami“. Bioinformatika. 17 (1): 3–12. doi:10.1093 / bioinformatika / 17.1.3. PMID 11222257.
- Raue, A .; Kreutz, C .; Maiwald, T .; Bachmann, J .; Schilling, M .; Klingmuller, U .; Timmer, J. (01.08.2009). „Strukturální a praktická analýza identifikovatelnosti částečně pozorovaných dynamických modelů využitím pravděpodobnosti profilu“. Bioinformatika. 25 (15): 1923–1929. doi:10.1093 / bioinformatika / btp358. PMID 19505944.
- Stanhope, S .; Rubin, J. E.; Swigon D. (2014), „Identifikovatelnost lineárních a lineárních parametrů v dynamických systémech z jedné trajektorie“, SIAM Journal o aplikovaných dynamických systémech, 13: 1792–1815; doi:10.1137/130937913.
- Vandeginste, B .; Bates, D. M .; Watts, D. G. (1988). "Nelineární regresní analýza: její aplikace". Journal of Chemometrics (publikováno 1989). 3 (3): 544–545. doi:10.1002 / cem.1180030313. ISBN 0471-816434.