A aplicação de técnicas bayesianas está se tornando comum na bioengenharia, pois é comum inferir estimativas sobre parâmetros e variáveis de estado que não podem ser medidas. Este trabalho tem como objetivo aplicar a técnica de aproximação bayesiana computacional para estimar parâmetros e selecionar modelos simultaneamente em modelos que descrevem a dinâmica de células importantes representando a doença de HIV. Três modelos dinâmicos diferentes foram utilizados para realizar a verificação do algoritmo, uma vez que a técnica foi utilizada em medidas sintéticas. Verificou-se que a técnica é robusta o suficiente para estimar e selecionar simultaneamente os modelos estudados e desta forma mostrou ser uma técnica promissora para esse objetivo.

A aplicação de técnicas bayesianas está se tornando comum na bioengenharia, pois é comum inferir estimativas sobre parâmetros e variáveis de estado que não podem ser medidas. Este trabalho tem como objetivo aplicar a técnica de aproximação bayesiana computacional para estimar parâmetros e selecionar modelos simultaneamente em modelos que descrevem a dinâmica de células importantes representando a doença de HIV. Três modelos dinâmicos diferentes foram utilizados para realizar a verificação do algoritmo, uma vez que a técnica foi utilizada em medidas sintéticas. Verificou-se que a técnica é robusta o suficiente para estimar e selecionar simultaneamente os modelos estudados e desta forma mostrou ser uma técnica promissora para esse objetivo.

A aplicação de técnicas bayesianas está se tornando comum na bioengenharia, pois é comum inferir estimativas sobre parâmetros e variáveis de estado que não podem ser medidas. Este trabalho tem como objetivo aplicar a técnica de aproximação bayesiana computacional para estimar parâmetros e selecionar modelos simultaneamente em modelos que descrevem a dinâmica de células importantes representando a doença de HIV. Três modelos dinâmicos diferentes foram utilizados para realizar a verificação do algoritmo, uma vez que a técnica foi utilizada em medidas sintéticas. Verificou-se que a técnica é robusta o suficiente para estimar e selecionar simultaneamente os modelos estudados e desta forma mostrou ser uma técnica promissora para esse objetivo.