DKLA-Criterio de optimalidad para discriminar entre dos modelos y estimar los parametros simultáneamente

• Autores: Paula Camelia Trandafir
• Localización: XXXI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa ; V Jornadas de Estadística Pública: Murcia, 10-13 de febrero de 2009 : Libro de Actas, 2009, ISBN 978-84-691-8159-1
• Idioma: español
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• Resumen

  • En el artculo Lopez-Fidalgo et al. (2007) se desarrolla el criterio de optimalidad, KL, para discriminar entre dos modelos. En la practica se observa que los dise~nos optimos obtenidos de esta manera son buenos desde la perspectiva de la discriminacion, pero no lo son en cuanto a la estimacion de los parametros. Teniendo como punto de partida el criterio de optimalidad DT desarrollado en Atkinson (2007) y el criterio de optimalidad DKL propuesto por Tommasi (2008), en este trabajo se aporta el criterio de optimalidad DKLA, que al igual que los dos anteriores tiene una alta e ciencia tanto para discriminar entre los modelos, como para estimar los parametros. Se expone un teorema de equivalencia y la regla de parada del algoritmo iterativo usado para el calculo de los dise~nos optimos.

    En el ultimo apartado de este artculo se presentan algunas aplicaciones farmacocineticas para ilustrar el comportamiento de los criterios de optimalidad, DKL y DKLA.