The result of the analysis of a population pharmacokinetic model can directly influence the decision of the dose level applied to the targeted patients. Therefore the validation procedure of the final model is very important in this area. This paper reviews the validation methods of population pharmacokinetic models from a statistical viewpoint. In addition, the whole procedure of the analysis of population pharmacokinetics, from the base model to the final model (that includes various validation procedures for the final model) is tested with real clinical data.
Heo, Wookjae;Grable, John E.;Nobre, Liana;Ruiz-Menjivar, Jorge
International Journal of Human Ecology
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v.17
no.1
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pp.1-14
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2016
This paper presents a series of path models that were developed to test whether financial risk tolerance mediates the association between the following four variables and investing behavior: (a) male and married, (b) female and married, (c) male and single, or (d) female and single. Data for this study were obtained from a proprietary consumer survey of risk-tolerance attitudes. Four path models were developed to test relationships among the variables in 2008, 2009, 2010, and 2011. These years were chosen to represent the depth and recovery periods in the Great Recession. The total number of respondents was 29,641. Findings showed that financial risk tolerance was positively associated with risky investing behavior (i.e., equity ownership) in each of the four periods. The associations among the gender-marital status variables and investing behavior were mixed; however, findings did indicate that risk tolerance mediates these relationships by sometimes amplifying and occasionally attenuating risky behavior. Based on the findings, implications and limitation are presented.
Hydraulic performance and flow resistance tests were performed to confirm the main parameters of the hydraulic instrumentation that can affect the pump performance of the reactor coolant pump. The flow resistance test offers important experimental data, which are necessary to predict the behavior of the primary coolant when the circulation of the reactor coolant pump is stopped. Moreover, the shape of the hydraulic section of the pump, which was considered in the test, was prepared to compare the mixed-flow- and axial-flow-type models, the difference in the number of blades of the impeller and diffuser, the difference in the shape of the impeller blade and its thickness, and the effect of coating at the suction bell. Additionally, five models of the hydraulic part were manufactured for the experiments. In this study, the differences in performance owing to the design factors were confirmed through the experimental results.
A Poisson model is the first choice for counts data. Quasi Poisson or negative binomial models are usually used in cases of over (or under) dispersed data. However, these models might be unsuitable if the data consist of excessive number of zeros (zero inflated data). For zero inflated counts data, Zero Inflated Poisson (ZIP) or Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) models are recommended to address the issue. In this paper, we further considered a situation where zero inflated data are spatially correlated. A mixed effect model with random effects that account for spatial autocorrelation is used to fit the data.
This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoretical background of various estimation methods provided by NONMEM, which is the most widely used software in the pharmacometrics area. We focused on estimation methods using a stochastic sampling approach - IMP, IMPMAP, SAEM and BAYES. The SAEM method showed the best performance among methods, and IMPMAP and BAYES methods showed slightly less performance than SAEM. The major obstacle to a stochastic sampling approach is the running time to find solution. We propose new approach to find more precise initial values using an ITS method to shorten the running time.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.6
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pp.1003-1011
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2008
Mixed-effect Poisson regression models are widely used for analysis of correlated count data such as those found in longitudinal studies. In this paper, we consider kernel extensions with semiparametric fixed effects and parametric random effects. The estimation is through the penalized likelihood method based on kernel trick and our focus is on the efficient computation and the effective hyperparameter selection. For the selection of hyperparameters, cross-validation techniques are employed. Examples illustrating usage and features of the proposed method are provided.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.4
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pp.263-268
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2021
Although the compact capacitance model of point tunneling types of tunneling field-effect transistors (TFET) has been proposed, those of line tunneling types of TFETs have not been reported. In this study, a compact capacitance model of an L-shaped TFET (LTFET), a line tunneling type of TFET, is proposed using the previously developed surface potentials and current models of P- and L-type LTFETs. The Verilog-A LTFET model for simulation program with integrated circuit emphasis (SPICE) was also developed to verify the validation of the compact LTFET model including the capacitance model. The SPICE simulation results using the Verilog-A LTFET were compared to those obtained using a technology computer-aided-design (TCAD) device simulator. The current-voltage characteristics and capacitance-voltage characteristics of N and P-LTFETs were consistent for all operational bias. The voltage transfer characteristics and transient response of the inverter circuit comprising N and P-LTFETs in series were verified with the TCAD mixed-mode simulation results.
This study describes consumers' movie choices in conjunction with other group members and attempts to reassess the effect of the online word of mouth (WOM) source in a joint decision context. The tendency of many people to go to movies in groups has been mentioned in previous literature but there is no modeling research that studies movie choice from the group decision perspective. We found that ignoring the group movie-going perspective can result in a misunderstanding, especially underestimation of genre preference and the impact of the WOM variables. Most of the studies to measure online WOM effects were done at the aggregate level, and the role of online WOM variables(volume vs valence) is mixed in the literature. We postulate that group-level analysis might offer insight to resolve these mixed understanding of WOM effects in the literature. We implemented the study via a random effect model with group-level heterogeneity. Romance, drama, and action were selected as genre variables; valence and volume were selected as online WOM variables. A choice-based conjoint survey was used for data collection and the models was estimated via Bayesian MCMC method. The empirical results show that (i) both genre and online WOM are important variables when consumers choose movies, especially as group, and (ii) the WOM valence effect are amplified more than the volume effect does as individuals are engaged in group decision. This research contributes to the literature in several ways. First, we investigate movie choice from a group movie-going perspective that is more realistic and consistent with the market behavior. Secondly, the study sheds new light on the WOM effect. At group-level, both valence and volume significantly affect movie choices, which adds to the understanding of the role of online WOM in consumers' movie choice.
A selection experiment for reduced residual feed intake (RFI) in Yorkshire pigs consisted of a line selected for lower RFI (LRFI) and a random control line (CTRL). Longitudinal measurements of daily feed intake (DFI) and body weight (BW) from generation 5 of this experiment were used. The objectives of this study were to evaluate the use of random regression (RR) and nonlinear mixed models to predict DFI and BW for individual pigs, accounting for the substantial missing information that characterizes these data, and to evaluate the effect of selection for RFI on BW and DFI curves. Forty RR models with different-order polynomials of age as fixed and random effects, and with homogeneous or heterogeneous residual variance by month of age, were fitted for both DFI and BW. Based on predicted residual sum of squares (PRESS) and residual diagnostics, the quadratic polynomial RR model was identified to be best, but with heterogeneous residual variance for DFI and homogeneous residual variance for BW. Compared to the simple quadratic and linear regression models for individual pigs, these RR models decreased PRESS by 1% and 2% for DFI and by 42% and 36% for BW on boars and gilts, respectively. Given the same number of random effects as the polynomial RR models, i.e., two for BW and one for DFI, the non-linear Gompertz model predicted better than the polynomial RR models but not as good as higher order polynomial RR models. After five generations of selection for reduced RFI, the LRFI line had a lower population curve for DFI and BW than the CTRL line, especially towards the end of the growth period.
Real time ultrasound data was generated on 10,596 live Hanwoo cows to study genetic variation on ultrasonic beef quality traits and to assess the best model to estimate genetic parameters on these traits. Pedigree stacking and data validation was done using the SAS statistical software and the genetic parameter estimates were obtained by EM-REML algorithm. Out of the five different multi-trait mixed animal models constructed, the optimal model included fixed effects of herd, year-season-appraisal, body condition score, linear and quadratic covariates for chest girth, the linear covariate effect of age and the random animal and residual effect of the five models studied. The heritability of longissimus muscle area (LMA), $12^{th}$ rib measurement of back fat thickness (BF) and marbling score (MS) was 0.11, 0.17 and 0.15, respectively. Genetic correlation of LMA vs. BF, LMA vs. MS and BF vs. MS was -0.15, 0.06 and 0.61, respectively. The results showed presence of genetic variation in these ultrasonic beef quality traits in Hanwoo cows and suggest that the selection of Hanwoo cows may be possible by performing ultrasonic scans on live animals, which will ultimately be helpful in reducing the generation interval and the cost of selection procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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