Modelagem multiexponencial, multicompartmental e não compartimental. II. Análise de dados e considerações estatísticas

Modelos de somas de exponenciais são amplamente utilizados em pesquisa biomédica, principalmente como modelos de dados, apesar de uma considerável folklore criticando sua utilidade. Problemas no ajuste de modelos multiexponenciais são abordados aqui, juntamente com uma exposição de como quantificá-los e avaliar criticamente sua qualidade com métodos estatísticos disponíveis e programas de computador. Esta classe de modelos também é reconciliada com duas classes de modelos de sistemas: modelos multicompartmentais e não compartimentais. Questões-chave incluem a importância de escolher um modelo de erro de dados correto, a necessidade de calcular estimativas de precisão do modelo e a distinção entre problemas devido ao desenho do experimento ou superparametrização e as dificuldades supostas com modelos multiexponenciais. Métodos para obter estimativas estatísticas da precisão do modelo, para verificar a adequação do ajuste de modelos concorrentes e para melhorar desenhos de amostragem são apresentados. Além disso, o clássico problema de Lanczos é revisitado, e algumas dificuldades são resolvidas com um desenho de experimento mais eficiente.