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STAGE – Développement d’un algorithme pour l’identification automatique des effets aléatoires dans un modèles à effets mixtes

Rémunération
N/C
Lieu

Ecole Polytechnique (CMAP)

Date de début
N/C
Date de fin
N/C

Les modèles à effets mixtes sont un outil de référence pour décrire des phénomènes biologiques complexes tout en prenant en compte la variabilité entre individus au sein d’une même population.

Un tel modèle combine donc d’une part un modèle structurel paramétrique, qui décrit le phénomène biologique étudié (croissance d’une tumeur, dynamique virale, devenir d’un médicament dans un organisme, …) et un modèle statistique d’autre part qui décrit la variabilité inter-individuelle des paramètres du modèle structurel. Construire un tel modèle impose en particulier de déterminer les paramètres qui varient d’un individu à l’autre et ceux qui ne varient pas.

Une méthode classique consiste à ajuster différents modèles aux données puis à les comparer pour sélectionner le « meilleur modèle». Cette méthode peut être particulièrement lourde et terriblement couteuse en temps de calcul si le nombre p de paramètres du modèle est important (il y a en effet au total 2p modèles à ajuster et à comparer…).

SAMBA (Stochastic Approximation for Model Building Algorithm) est un algorithme récent, extrêmement rapide et efficace pour la construction automatique du modèle. Cet algorithme a été développé par l’équipe Xpop (Inria – X) ; il est maintenant implémenté dans le package Rsmlx (http://rsmlx.webpopix.org/userguide/buildmlx/) et dans le logiciel Monolix (http://lixoft.com/products/monolix/).

Néanmoins, SAMBA dans sa version actuelle suppose connue la structure de variabilité des paramètres.

L’objectif de ce stage est de développer une extension de l’algorithme SAMBA pour identifier de façon automatique les paramètres qui varient au sein de la population et ceux qui sont fixes, puis la tester sur des données simulées. En cas de succès, la méthode développée sera implémentée dans une prochaine version de Rsmlx.

Durée :  de 3 à 6 mois

Lieu : Ecole Polytechnique (CMAP)

Encadrant : Marc Lavielle

Contact : Marc.Lavielle@inria.fr


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