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Approximation statistischer Information in nichtlinearen Modellen mit zufälligen Effekten

Projektbearbeiter:
Dipl.-Math. Tobias Mielke
Finanzierung:
Haushalt;
Die statistische Information spielt eine wichtige Rolle in der Bewertung der Qualität von statistischen Analyseverfahren. Während die Theorie für lineare Modelle mit und ohne zufällige Effekte und für nichtlineare Modelle ohne zufällige Effekte weit entwickelt ist, gibt es für nichtlineare Modelle mit zufälligen Effekten nur mehr oder minder gute Näherungen in der Literatur. Ziel des Projektes ist es, die bestehenden Näherungsverfahren auf ihre Praxistauglichkeit zu untersuchen und neue Approximationen zu entwickeln. Diese können dann zur effizienten Planung von Experimenten z.B. in der Pharmakokinetik eingesetzt werden.

Anmerkungen

Schlagworte:
Experimentdesign, Statistik, nichtlineare Modelle

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