Modelo de estímulo-respuesta
El modelo de estímulo-respuesta es una caracterización de una unidad estadística (como una neurona ). El modelo permite la predicción de una respuesta cuantitativa a un estímulo cuantitativo, por ejemplo, uno administrado por un investigador. En psicología, la teoría de la respuesta al estímulo se refiere a formas de condicionamiento clásico en el que un estímulo se convierte en una respuesta pareada en la mente del sujeto.
Campos de aplicación
Los modelos de estímulo-respuesta se aplican en las relaciones internacionales, psicología, evaluación de riesgos, neurociencia, diseño de sistemas de inspiración neural, y muchos otros campos.
Las relaciones farmacológicas de respuesta a la dosis son una aplicación de modelos de estímulo-respuesta.
Formulación matemática
El objeto de un modelo de estímulo-respuesta es establecer una función matemática que describa la relación f entre el estímulo x y el valor esperado (u otra medida de ubicación) de la respuesta Y :
Una simplificación común asumida para tales funciones es lineal, por lo tanto esperamos ver una relación como
La teoría estadística para los modelos lineales ha estado bien desarrollada durante más de cincuenta años, y se ha desarrollado una forma estándar de análisis llamada regresión lineal.
Funciones de respuesta acotadas
Dado que muchos tipos de respuesta tienen limitaciones físicas inherentes (p. Ej., Contracción muscular máxima mínima), a menudo es aplicable usar una función limitada (como la función logística ) para modelar la respuesta. Del mismo modo, una función de respuesta lineal puede ser poco realista, ya que implicaría respuestas arbitrariamente grandes.
Para variables dependientes binarias, análisis estadístico con métodos de regresión como el modelo probit o modelo logit, u otros métodos como el método Spearman-Karber. Los modelos empíricos basados en regresión no lineal generalmente se prefieren al uso de alguna transformación de los datos que linealiza la relación estímulo-respuesta.
Un ejemplo de un modelo logit para la probabilidad de una respuesta a la entrada real esímulo 
es
Dónde 
son los parámetros de la función.
Por el contrario, un modelo Probit tendría la forma
Dónde 
es la función de distribución acumulativa de la distribución normal.
Ecuación de colina
En bioquímica y farmacología, la ecuación de Hill se refiere a dos ecuaciones estrechamente relacionadas, una de las cuales describe la respuesta ( la producción fisiológica del sistema, como la contracción muscular) al fármaco o la toxina, en función de la concentración del fármaco. La ecuación de Hill es importante en la construcción de curvas de dosis-respuesta.
Tenga en cuenta que la ecuación de Hill se reorganiza a una función logística con respecto al logaritmo de la dosis (similar a un modelo logit).
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