Ärsyke – vastemalli - Stimulus–response model

Ärsyke-vaste malli on karakterisointi tilastollisen yksikön (kuten neuroni ). Malli sallii kvantitatiivisen vasteen ennustamisen kvantitatiiviselle ärsykkeelle , esimerkiksi tutkijan antamalle ärsykkeelle . Psykologiassa ärsykereaktioteoria koskee klassisen ehdollistumisen muotoja, joissa ärsykkeestä tulee parillinen vaste kohteen mielessä.

Soveltamisalat

Stimulus-response-malleja käytetään kansainvälisissä suhteissa, psykologiassa , riskinarvioinnissa , neurotieteessä , hermostollisesti inspiroivassa järjestelmäsuunnittelussa ja monilla muilla aloilla.

Farmakologiset annos-vastesuhteet ovat ärsyke-vastemallien soveltaminen.

Matemaattinen muotoilu

Ärsyke-vastemallin tarkoituksena on luoda matemaattinen toiminto, joka kuvaa suhdetta f ärsykkeen x ja vasteen Y odotetun arvon (tai muun sijaintimittarin) välillä :

{\ displaystyle \ mathrm {E} (Y) = f (x)}

Tällaisille funktioille oletettu yhteinen yksinkertaistaminen on lineaarinen, joten odotamme näkevämme samanlaisen suhteen

{\ displaystyle \ mathrm {E} (Y) = \ alpha + \ beta x.}

Tilastoteorian varten lineaarisia malleja on hyvin kehittynyt yli viidenkymmenen vuoden ajan ja osa normaalia analyysin kutsutaan regressioanalyysin on kehitetty.

Rajoitetut vastatoiminnot

Koska monilla vastetyypeillä on luonnostaan fyysisiä rajoituksia (esim. Minimaalinen maksimaalinen lihasten supistuminen), on usein mahdollista käyttää rajoitettua toimintoa (kuten logistista toimintoa ) vasteen mallintamiseen. Vastaavasti lineaarinen vastefunktio voi olla epärealistinen, koska se tarkoittaisi mielivaltaisesti suuria vastauksia. Binaaririippuvaisille muuttujille tilastollinen analyysi regressiomenetelmillä, kuten probit-malli tai logit-malli , tai muilla menetelmillä, kuten Spearman-Karber-menetelmä. Epälineaariseen regressioon perustuvat empiiriset mallit ovat yleensä suositeltavampia kuin jonkinlainen tiedon muutos, joka linearisoi ärsyke-vaste -suhteen.

Yksi esimerkki logit-mallista todellisen vastauksen todennäköisyydelle todelliseen syötteeseen (ärsykkeeseen) , ( ) on ${\ displaystyle x}$ ${\ displaystyle x \ sisään \ mathbb {R}}$

{\ displaystyle p (x) = {\ frac {1} {1 + e ^ {- (\ beta _ {0} + \ beta _ {1} x)}}}}

missä ovat funktion parametrit. ${\ displaystyle \ beta _ {0}, \ beta _ {1}}$

Päinvastoin, Probit-malli olisi muodoltaan

{\ displaystyle p (x) = \ Phi (\ beta _ {0} + \ beta _ {1} x)}

jossa on kertymäfunktio on normaalijakauman . ${\ displaystyle \ Phi (x)}$

Hill-yhtälö

In biokemian ja farmakologian , Hillin yhtälöä viittaa kahteen läheisesti yhtälöt, joista yksi kuvataan vastaus (fysiologinen lähtö järjestelmän, kuten lihaksen supistuminen) ja Drug tai Toxin , funktiona lääkkeen pitoisuus . Hillin yhtälö on tärkeä annos-vastekäyrien muodostamisessa . Hill-yhtälö on seuraava kaava, jossa vasteen suuruus on lääkeainekonsentraatio (tai vastaavasti ärsykkeen intensiteetti), on lääkekonsentraatio, joka tuottaa puolet maksimivasteesta ja on Hill-kerroin . ${\ displaystyle E}$ ${\ displaystyle {\ ce {[A]}}}$ ${\ displaystyle \ mathrm {EC} _ {50}}$ ${\ displaystyle n}$

{\ displaystyle {\ frac {E} {E _ {\ mathrm {max}}}} = {\ frac {1} {1+ \ vasen ({\ frac {\ mathrm {EC} _ {50}} {[A ]}} \ oikea) ^ {n}}}}

Huomaa, että Hill-yhtälö järjestyy uudelleen logistiseksi funktioksi annoksen logaritmin suhteen (samanlainen kuin logit-malli).

Viitteet

^ Biscontini, Tyler J. "Mikä on ärsykkeen ja vasteen teoria psykologiassa?" .
^ Greg Cashman (2000). "Kansainvälinen vuorovaikutus: Stimulus – Response Theory and Arms Races" . Mikä aiheuttaa sodan?: Johdatus kansainvälisten konfliktien teorioihin . Lexington-kirjat. s. 160–192. ISBN 978-0-7391-0112-4.
^ Stephen P.Kachmar ja Kimberly Blair (2007). "Neuvonta koko elinkaaren ajan" . Teoksessa Jocelyn Gregoire ja Christin Jungers (toim.). Neuvonantajan seuralainen: mitä jokaisen aloittelevan neuvonantajan on tiedettävä . Reititys. s. 143. ISBN 978-0-8058-5684-2.
^ Walter W.Piegorsch ja A.John Bailer (2005). "Kvantitatiivinen riskinarviointi kannustimen ja vasteen tietojen avulla" . Ympäristötietojen analysointi . John Wiley ja Pojat. s. 171–214. ISBN 978-0-470-84836-4.
^ Geoffrey W.Hoffmann (1988). "Hystereesillä olevat neuronit?" . Teoksessa Rodney Cotterill (toim.). Tietokonesimulaatio aivotieteessä . Cambridge University Press. s. 74–87. ISBN 978-0-521-34179-0.
^ Teodor Rus (1993). Ohjelmistojen järjestelmämenetelmät . Maailman tieteellinen. s. 12. ISBN 978-981-02-1254-4.
^ Meyer, AF, Williamson, RS, Linden, JF ja Sahani, M. (2017). Hermosolujen ärsykevaste-toimintojen mallit: laatiminen, arviointi ja arviointi. Rajat systeemien neurotieteessä , 10, 109.
^ Hamilton, MA; Russo, RC; Thurston, RV (1977). "Trimmed Spearman-Karber -menetelmä tappavien mediaanipitoisuuksien mediaanin arvioimiseksi myrkyllisyystutkimuksissa". Ympäristötiede ja -teknologia . 11 (7): 714–9. Raamatun koodi : 1977EnST ... 11..714H . doi : 10.1021 / es60130a004 .
^ Bates, Douglas M .; Watts, Donald G. (1988). Epälineaarinen regressioanalyysi ja sen sovellukset . Wiley . s. 365. ISBN 9780471816430.
^ ^a ^b Neubig, Richard R. (2003). "Kansainvälinen farmakologian liiton reseptorien nimikkeistöä ja lääkeluokitusta käsittelevä komitea. XXXVIII. Päivitys kvantitatiivisen farmakologian termeistä ja symboleista" (PDF) . Farmakologiset arvostelut . 55 (4): 597–606. doi : 10.1124 / pr.55.4.4 . PMID 14657418 . S2CID 1729572 .

Lisälukemista

Holland, Peter C. (2008). "Kognitiiviset versus ärsyke-vaste -teoriat oppimisesta" . Oppiminen ja käyttäytyminen . 36 (3): 227–241. doi : 10.3758 / lb.36.3.227 . PMC 3065938 . PMID 18683467 .

Tämä tilastoihin liittyvä artikkeli on tynkä . Voit auttaa Wikipediaa laajentamalla sitä .

[1] Biscontini, Tyler J. "Mikä on ärsykkeen ja vasteen teoria psykologiassa?" .

[2] Greg Cashman (2000). "Kansainvälinen vuorovaikutus: Stimulus – Response Theory and Arms Races" . Mikä aiheuttaa sodan?: Johdatus kansainvälisten konfliktien teorioihin . Lexington-kirjat. s. 160–192. ISBN 978-0-7391-0112-4.

[3] Stephen P.Kachmar ja Kimberly Blair (2007). "Neuvonta koko elinkaaren ajan" . Teoksessa Jocelyn Gregoire ja Christin Jungers (toim.). Neuvonantajan seuralainen: mitä jokaisen aloittelevan neuvonantajan on tiedettävä . Reititys. s. 143. ISBN 978-0-8058-5684-2.

[4] Walter W.Piegorsch ja A.John Bailer (2005). "Kvantitatiivinen riskinarviointi kannustimen ja vasteen tietojen avulla" . Ympäristötietojen analysointi . John Wiley ja Pojat. s. 171–214. ISBN 978-0-470-84836-4.

[5] Geoffrey W.Hoffmann (1988). "Hystereesillä olevat neuronit?" . Teoksessa Rodney Cotterill (toim.). Tietokonesimulaatio aivotieteessä . Cambridge University Press. s. 74–87. ISBN 978-0-521-34179-0.

[6] Teodor Rus (1993). Ohjelmistojen järjestelmämenetelmät . Maailman tieteellinen. s. 12. ISBN 978-981-02-1254-4.

[meyeretal2017-7] Meyer, AF, Williamson, RS, Linden, JF ja Sahani, M. (2017). Hermosolujen ärsykevaste-toimintojen mallit: laatiminen, arviointi ja arviointi. Rajat systeemien neurotieteessä , 10, 109.

[HamiltonRusso1977-8] Hamilton, MA; Russo, RC; Thurston, RV (1977). "Trimmed Spearman-Karber -menetelmä tappavien mediaanipitoisuuksien mediaanin arvioimiseksi myrkyllisyystutkimuksissa". Ympäristötiede ja -teknologia . 11 (7): 714–9. Raamatun koodi : 1977EnST ... 11..714H . doi : 10.1021 / es60130a004 .

[BatesWatts1988-9] Bates, Douglas M .; Watts, Donald G. (1988). Epälineaarinen regressioanalyysi ja sen sovellukset . Wiley . s. 365. ISBN 9780471816430.

[Terms-10] Neubig, Richard R. (2003). "Kansainvälinen farmakologian liiton reseptorien nimikkeistöä ja lääkeluokitusta käsittelevä komitea. XXXVIII. Päivitys kvantitatiivisen farmakologian termeistä ja symboleista" (PDF) . Farmakologiset arvostelut . 55 (4): 597–606. doi : 10.1124 / pr.55.4.4 . PMID 14657418 . S2CID 1729572 .

Languages

In other projects