Parameter Estimation in Nonlinear Mixed Effect Models Using saemix, an R Implementation of the SAEM Algorithm

Emmanuelle Comets; Audrey Lavenu; Marc Lavielle

doi:10.18637/jss.v080.i03

Parameter Estimation in Nonlinear Mixed Effect Models Using saemix, an R Implementation of the SAEM Algorithm

Emmanuelle Comets ^{1, 2, 3, 4, *} Audrey Lavenu ^{3, 1} Marc Lavielle ^{5, 6}

* Auteur correspondant

1 CIC - Centre d'Investigation Clinique [Rennes]

2 Modèles et méthodes de l'évaluation thérapeutique des maladies chroniques

3 UR1 - Université de Rennes 1

4 UPD7 - Université Paris Diderot - Paris 7

5 UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11

6 CMAP - Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique

Abstract : The saemix package for R provides maximum likelihood estimates of parameters in nonlinear mixed effect models, using a modern and efficient estimation algorithm, the stochastic approximation expectation-maximisation (SAEM) algorithm. In the present paper we describe the main features of the package, and apply it to several examples to illustrate its use. Making use of S4 classes and methods to provide user-friendly interaction, this package provides a new estimation tool to the R community.

Keywords : S4 classes pharma- cokinetics Stochastic Approximation EM algorithm nonlinear mixed effect models orange tree theophylline pharmacodynamics

Type de document :

Article dans une revue

Journal of Statistical Software, University of California, Los Angeles, 2017, 〈10.18637/jss.v080.i03 〉

Domaine :

Sciences du Vivant [q-bio] / Bio-Informatique, Biologie Systémique [q-bio.QM]

Sciences du Vivant [q-bio] / Santé publique et épidémiologie

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http://www.hal.inserm.fr/inserm-01502767
Contributeur : Thu Thuy Nguyen <>
Soumis le : mercredi 12 avril 2017 - 15:14:41
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:29
Document(s) archivé(s) le : jeudi 13 juillet 2017 - 12:18:06

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