비선형 혼합모형의 계산법에 대한 연구
저자
발행사항
서울 : 서울시립대학교 일반대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울시립대학교 일반대학원 : 통계학과 2020. 2
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
KDC
566 판사항(6)
발행국(도시)
서울
형태사항
iii, 32 p. : 삽화 ; 26 cm.
일반주기명
Review on computational methods for nonlinear mixed models
참고문헌: p. 26
서지적 및 설명적 각주 수록
UCI식별코드
I804:11035-000000031423
소장기관
본 연구는 비선형 모형을 적합할 때 모수에 대한 추정을 하는 다양한 계산방법에 대한 고찰 연구이다. 비선형 회귀분석은 공학과 생물학에서 자주 사용되고 있는 방법으로서 실제 자료가 생성되는 물리적, 생물학적인 비선형 모형에 기초하여 자료를 이용하여 모수를 추정하는 방법이다. 그 중에서도 비선형 혼합모형을 이용한 분석은 약동학 및 약력학에서 중요한 접근법이다.
비선형 혼합모형은 비선형 모형에 임의효과가 포함된 모형으로서 독립이 아닌 자료에 대한 모형이다. 비선형 모형과 임의효과가 동시에 포함되는 모형이기 때문에 모수를 추정하는 계산법이 매우 중요한 역할을 하는데 본 연구에서는 다양한 추정법과 계산법에 대한 문헌 고찰을 통해 비교하고 모의실험을 통하여 여러 계산법들의 효율을 비교하고자 한다.
This study is a survey of various computing methods for estimating parameters for fitting nonlinear mixed effects models. Nonlinear regression is a method commonly used in engineering and biology to estimate parameters using data based on physical and biological nonlinear models from which actual data is generated. Especially, analysis using nonlinear mixed model is an important approach in pharmacokinetics and pharmacodynamics.
Nonlinear mixed models are models of non-independent data that include random effects in nonlinear models. As nonlinear models and random effects are included at the same time, it becomes difficult in estimating parameters and predicting random effects. The purpose of paper is to study various estimation methods and computing methods through reviewing literature and to compare the efficiency of some computing methods through simulation.
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