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Conférence

1/04/2010

Estimation et sélection de modèles dans les modèles non linéaires à effets mixtes. Application en pharmacologie de population

Les modèles à effets mixtes sont très largement utilisés dans de nombreux domaines comme la pharmacométrie où ils permettent de prendre en compte la variabilité inter-sujets de paramètres physiologiques. Une conférence de Marc Lavielle.

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Lorsque ces modèles sont non linéaires, leur utilisation pose de nombreux problèmes méthodologiques : estimation des paramètres, sélection de modèles, planification...
L'algorithme SAEM (Stochastic Approximation of EM) permet l'estimation des paramètres du modèle au sens du maximum de vraisemblance pour des modèles très généraux (modèles définis par un système d'EDO, modèles de Markov caché, données censurées...). Cet algorithme ainsi que différentes procédures de sélection et d'évaluation de modèles sont implémentés dans le logiciel libre MONOLIX.
Ces nouvelles méthodologies se sont avérées particulièrement bien adaptées à de nombreux problèmes complexes, comme la modélisation de dynamiques virales de patients VIH sous traitement antirétroviral ou encore la modélisation de l'activité épileptique de patients sous traitements.

Mots-clés : Marc Lavielle Le modèle et l'algorithme Colloquium Conférence scientifique

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