Elimination des covariables inutiles

A partir du modèle complet

Eliminer les covariables une à une afin d’évaluer si la fonction objective change.
Dans l’exemple précédant, la Fonction Objective du modèle complet était de 2702.

Exemple à partir de ce modèle complet:
$PK
V = THETA(1) + THETA(2)*WT
CL = THETA(3) * (WT/70)**THETA(4) * (AGE/36)**THETA(5) * (CRCL/84)**THETA(6) * THETA(7)**SEX

Il s’agit donc de tester des modèles avec une covariable de moins:

1er
$PK
V = THETA(1)
CL = THETA(2) * (WT/70)**THETA(3) * (AGE/36)**THETA(4) * (CRCL/84)**THETA(5) * THETA(6)**SEX

2eme
$PK
V = THETA(1) + THETA(2)*WT
CL = THETA(3) * (WT/70)**THETA(4) * (AGE/36)**THETA(5) * (CRCL/84)**THETA(6)

3eme
$PK
V = THETA(1) + THETA(2)*WT
CL = THETA(3) * (WT/70)**THETA(4) * (AGE/36)**THETA(5) * THETA(6)**SEX

4eme
$PK
V = THETA(1) + THETA(2)*WT
CL = THETA(3) * (WT/70)**THETA(4) * (CRCL/84)**THETA(5) * THETA(6)**SEX

5eme
$PK
V = THETA(1) + THETA(2)*WT
CL = THETA(3) * (AGE/36)**THETA(4) * (CRCL/84)**THETA(5) * THETA(6)**SEX

La fonction objective de ces différents runs doit être comparée à celle du modèle complet, 2702.
Si la fonction obtenue n’a pas réaugmentée significativement (avec un test à p<0.001, delta de 10.8), c’est que la covariable éliminée n’était pas indispensable ou quelle apportait une information déjà prise en compte.

Cette étape peut être répétée jusqu’à ce qu’il ne soit plus possible de supprimer de covariables sont entraîner une augmentation de la FO.

Le modèle le plus simple incluant les covariables est le modèle final.
Il reste à évaluer ce modèle avant de considérer que l’analyse est terminée.