dc.contributor.author
Lorenz, Sönke
dc.date.accessioned
2018-06-07T22:58:19Z
dc.date.available
2006-03-04T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/9883
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-14081
dc.description
0\. Title page and table of contents
1. Introduction 1
2\. The overlap - a new approach for model discrimination 7
3\. Existing approach for model discrimination and selection 13
3.1. Eingesetzte Substanzen 14
3.2. Model selection 25
3.3. Bayesian analysis 29
3.4. Miscellaneous 37
4\. Existing approach for model discrimination and selection 13
4.1. Motivation and reasoning 14
4.2. Overlap notation 25
4.3. Illustrative model and comparison 29
4.4. Linear case 37
5\. Algorithmic challenges 13
5.1. Linear propagation 65
5.2. Sampling and propgation 71
5.3. Nonlinear propagation 77
6\. Examples 85
6.1. Linear initial value problems 85
6.2. Biokinetics models 93
6.3. Pharmocokinetics 98
6.4. Michaelis-Menten-Kinetics 103
Conclusion 107
A. Calculations 109
Bibliography 113
Eidesstattliche Erklärung 135
dc.description.abstract
In the thesis paper, a new approach for model discrimination, validation and
parameter estimation is presented: the model--data--overlap.
More explicitly:
(1) The model--data--overlap is introduced, motivated and distinguished in
detail from existing approaches. By matching model and data variability,
referred to as the overlap, and by interpreting parameters as distributions,
one can cope with structural data--model--deviations that are due to model
uncertainty. The overlap number establishes a model ranking in terms of model-
data-reproducibility based on parameter sensitivity; a type of ranking which
is appropriate when the model's trustworthiness is not given (chapter 2 and
4).
(2) Algorithmic questions concerning the implementation is investigated. Three
approaches to calculate the model variability for dynamical systems are
presented as well as their advantages and challenges discussed. Additionally,
the aspect of adapting the optimization to the propagation scheme is shown for
the linear case (chapter 5).
(3) The implementation approaches is demonstrated for linear ODE and
biokinetic models. Furthermore, it is shown that the results of the overlap
discrimination allow for different statements and interpretations in
comparison to calibration methods (chapter 6).
de
dc.description.abstract
Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit einem neuen Zugang für
Modelldiskriminierung, -validierung und Parameterschätzung: dem Modell-Daten-
Overlap.
Im Detail:
(1) Der Modell-Daten-Overlap wird eingeführt, motiviert und detailliert von
existierenden Ansätzen abgegrenzt. Durch die Anpassung von Modell- und
Datenvariabilität als auch durch die Interpretation von Parametern als
Verteilungen ist man in der Lage, strukturelle Modell-Daten-Abweichungen zu
betrachten, die sich auf Modellunsicherheiten zurückführen lassen. Die
Overlapzahl generiert eine Modellrankfolge, die die Modell-Daten-
Reproduzierbarkeit durch Parametersensitivitäten widerspiegelt. Dies ist
sinnvoll, wenn die Zuverlässigkeit des Models nicht gegeben ist (siehe Kapitel
2 & 4).
(2) Algorithmische Fragestellen innerhalb der Implementierung wurden
betrachtet. Drei Ansätze zur Berechnung der Modellvariabilität für dynamische
Systeme werden vorgestellt sowie deren Vor- und Nachteile diskutiert.
Zusätzlich wird auf den Aspekt der Einbettung des Optimierungsalgorithmus in
das Propgationsschema im linearen Fall eingegangen (siehe Kapitel 5).
(3) Die Implementierungsansätze wurden für lineare gewöhnliche
Differentialgleichungen und Biokinetiken angewendet. Des weiteren wurde
gezeigt, daß die Ergebnisse der Overlap Diskriminierung im Vergleich zu
existierenden Methoden verschiedene Aussagen und Interpretationen zulassen
(siehe Kapitel 6).
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
model discrimination
dc.subject
parameter estimation
dc.subject
parameter sensitivity
dc.subject
dynamical systems
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::510 Mathematik::510 Mathematik
dc.title
The model-data-overlap
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Christof Schütte
dc.contributor.furtherReferee
Dr. Michael Wulkow
dc.date.accepted
2006-02-24
dc.date.embargoEnd
2006-03-07
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000002030-6
dc.title.subtitle
A new approach to parameter estimation, model validation, selection and
discrimination
dc.title.translated
Der Modell-Daten-Overlap
de
dc.title.translatedsubtitle
Ein neuer Ansatz für Parameterschätzung, Modellvalidierung, Modellselektion
und Modelldiskriminierung
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000002030
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2006/127/
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000002030
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access