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A practical method for discriminating among mechanistic models

Authors


Abstract

A method is presented for designing and analysing experiments for choosing the best mechanistic model among a set of more than one to describe a real-world relationship. The method is a personalistic Bayesian one which does not depend on linearization of the models or on any specific form of the error distributions. Examples illustrating different types of applications of the method are given

Abstract

On présente une méthode pour le plan et l'analyse des expériences pour choisir le meilleur modèle méchanistique parmi un ensemble de plus d'un afin de décrire une réalité. La méthode est Bayesienne et ne dépend pas de la linéarisation des modèles ou de la forme spécifique de la distribution des erreurs. On donne des exemples qui illustrent des types divers des applications de la méthode.

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