The meetings

Les réunions du Groupe MONOLIX ont lieu environ une fois par mois, le mardi après-midi, de 14h00 à 17h00.

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  3 octobre 2005    29 novembre 2005    3 janvier 2006    31 janvier 2006 
  7 mars 2006    25 avril 2006 

17) Lundi 3 octobre 2005, 14h00, Université Paris-Sud, Bât 425, salle 121   

I) Accélération de l'algorithme SAEM via PX-SAEM (Cristian Meza).

II) Utilization de SAEM pour l'estimation de REML (Cristian Meza).

III) Les modèles linéaires généralisés (Jean-Louis Foulley). Transparents de l'exposé


18) Mardi 29 novembre 2005, 14h00, Faculté de médecine Bichat, salle 134   

I) Optimale Design dans les modèles de décroissance de charge virale (France Mentré). Transparents de l'exposé

II) Extension de SAEM pour données censurées à gauche: méthode, similations, et application a décroissences de charge virale sous traitement (Adeline Samson).

III) Evaluation retrospective d'un protocole de PK de population et proposition d'un protocole optimale (Sylvie Retout).


19) Mardi 3 janvier 2006, 14h00, Université Paris-Sud, Bât 425, Petit Amphi   

I) Etude de l'incertitude associée à l'estimation des paramètres des modèles non linèaires a effets mixtes utilisés en PKPD: Evaluation des algorithmes par simulation (Celine Dartois).

II) Première approche de planification optimale pour des modèles non linéaires mixtes avec des critère à densité exacte et loi a priori sur les paramètres (Jean-Pierre Gauchy).

20) Mardi 31 janvier 2006, 14h00, Faculté de médecine Bichat, salle 133   

I) Méthodes de Monte-Carlo adaptatives (Jean-Michel Marin).

Résumé: Dans de très nombreux problèmes pratiques, nous sommes amené à approximer une espérance mathématique dont le calcul explicite est impossible. C'est le cas pour des modèles non linéaires mixtes et en fiabilité pour l'évaluation de la probabilité d'un événement rare. C'est aussi le cas en inférence bayésienne lorsque la densité de la loi a posteriori des paramètres à estimer n'est connue qu'à une constante près. Dans le paradigme des approximations stochastiques, il est alors bien souvent nécessaire et astucieux d'avoir recours à un schéma de simulation basé sur l'utilisation des lois instrumentales. Dans ce cas un mauvais choix peut se révéler désastreux et c'est ainsi qu'un certain nombre de méthodes adaptatives ont récemment été introduites. Nous présentons une classe de schémas d'echantillonnage préférentiel adaptatifs por lesquels la loi instrumentale est modifiée de manière itérative en fonction de ces performance antérieures. Il s'agit des algorithmes Population Monte Carlo dont nous étudierons en détails les propiétrés théoriques.

II) Estratégies de sélection de modèle en pharmacogénétique: une étude de simulation (Julie Bertrand).

III) Quelques résultats complémentaires sur SAEM-LOG et PX-SAEM (Adeline Samson, Marc Lavielle).


21) Mardi 7 mars 2006, 14h00, Université Paris-Sud, Bât 425   

I) Modélisation de la variance en modèle non linéaire mixtes: cas d'une analyse de courbes de croissance via Winbugs (Jean-Louis Foulley).

II) Estimation paramétrique dans des modèles définis par un système d'équations differéntielles stochastiques (Sophie Donnet).

III) Estimation avec MONOLIX des paramètres pharmacocinétiques de saquinavir chez des patients VIH (France Mentré, Marc Lavielle).


22) Mardi 25 avril 2006, 14h00, Université de Paris-Sud, Bât 425, salle 225-227   

Deux exposés du Professeur Daniel Gianola de l'Université du Wisconsin-Madison sont au programme:

I) Bayesian analysis of mixed linear structural equation models, with applications in quantitative genetics.

II) Inferences about fixed effects in mixed linear models using integrated likelihoods.