Generierung optimaler und effizienter Experimentaldesigns zur individualisierten Vorhersage in hierarchischen Modellen

Das Ziel des vorliegenden Projektes ist die Entwicklung analytischer Ansätze zur Gewinnung optimaler Designs für die Vorhersage in hierarchischen linearen Modellen sowie in verallgemeinerten linearen und nichtlinearen gemischten Modellen mit zufälligen Parametern. Derartige Modelle wurden ursprünglich in den Bio- und Agrarwissenschaften entwickelt und werden heutzutage in den unterschiedlichsten statistischen Anwendungsgebieten vielfältig eingesetzt.

Generation of Optimal and Efficient Designs of Experiments for Individualized Prediction in Hierarchical Models

The aim of the present project is to develop an analytical approach for the determination of optimal designs for the problem of prediction in hierarchical random coefficient regression models as well as in generalized linear and nonlinear mixed models. Such models were initially introduced in bio- and agricultural sciences and are nowadays utilized in an increasing number of fields in statistical applications.