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Selon les mêmes critères de décision, les taux d`erreur de type i sont élevés à 12% pour le scénario semi-adaptatif ou entièrement adaptatif et à 18% pour un scénario non adaptatif lors de l`analyse à l`aide du modèle NDLM, tandis que l`erreur de type i est généralement sous contrôle en dessous de 5% en utilisant Emax Modèle. Un taux d`erreur de type I gonflé signale que le modèle NDLM est trop sensible et gonfle ainsi le nombre d`essais faussement positifs. Lors du contrôle de l`erreur de type I, il a été montré à partir de courbes ROC que la puissance statistique est de 8 – 10% diminue dans le modèle NDLM si la réponse de la dose suit Emax ou Loglinear courbes, mais beaucoup mieux en cas de courbe en U. L`analyse du modèle de NDLM a conduit à une augmentation significative de la puissance statistique de la détection de la différence de traitement, lorsque la réponse à la dose réelle est non monotone, par rapport au modèle bayésien Emax. La probabilité de succès à l`aide du modèle NDLM était similaire, quel que soit le profil de dose-réponse réel sous-jacent, mais moins de sensibilité dans l`analyse du choix de la réponse à la dose de ED90 entre autres et une augmentation du biais statistique, comparativement à la Modèle bayésien Emax. Le modèle bayésien Emax a excellé avec une probabilité plus élevée de sélectionner ED90 entre autres et une taille d`échantillon moyenne plus petite, lorsque la réponse à la dose réelle suivait Emax comme courbe, par rapport au modèle NDLM. Il existe un certain nombre de modèles de réponse à la dose disponibles pour manipuler les relations de réponse en forme de U non monotones [4]. Une alternative est le modèle linéaire dynamique normal (NDLM) qui est originaire de la modélisation de séries chronologiques et est une méthode de lissage de modèle utilisant des informations empruntées à des doses voisines [11]. Berry [12] a ensuite proposé le modèle NDLM pour les conceptions adaptatives et dans l`essai de neuralgie post-herpétique, Smith et coll.
[13] ont appliqué un modèle bayésien de NDLM à un essai pharmaceutique de médicament où les patients ont été randomisés à une dose basée sur le modèle de réponse de dose estimé d`une distribution postérieure. Un modèle bayésien NDLM a également été utilisé dans un essai de thérapie aiguë par inhibition de neutrophiles (ASTIN) [14]. Dans l`essai ASTIN, les patients ont reçu 1 des 15 doses, ou un placebo, sur la base de la réponse et l`étude a permis une terminaison anticipée pour l`efficacité ou la futilité basée sur la probabilité postérieure à l`aide d`un modèle bayésien NDLM. Dans l`essai ASTIN, une approche de la chaîne de Markov Monte Carlo a été utilisée pour dériver une distribution postérieure pour les paramètres du modèle qui a informé l`estimation de la ED95. En outre, il y a eu d`autres applications du modèle NDLM comme dans l`étude de phase 2/3 pour la sélection de la dose de développement de médicaments pour le diabète [15]. La preuve au-delà du doute raisonnable représente le niveau maximal de probabilité inductif. L`accusation peut tenter de convaincre le Tribunal de déduire que l`accusé était coupable de cambriolage en produisant des éléments de preuve pour établir qu`il a été retrouvé à proximité de la maison de la victime tard dans la nuit avec l`objet volé sur lui. Cette déduction est autorisée par la généralisation que, normalement, si un étranger se trouve immédiatement après un cambriolage en possession de l`objet volé, il l`a intentionnellement enlevé lui-même. La défense peut tenter de faire échec à l`inférence en montrant que la généralisation ne s`applique pas dans le cas particulier, par exemple, en présentant des éléments de preuve démontrant que l`accusé avait trouvé l`objet dans la rue. L`hypothèse de l`accusation est maintenant contestée ou mise à l`épreuve. Comme un contre-mouvement, il peut produire des preuves pour établir que l`objet n`aurait pas pu être couché dans la rue comme allégué.
Si les généralisations sur lesquelles repose le dossier de l`accusation survivent à des défis de la défense à tous les points possibles, alors la culpabilité est prouvée au-delà du doute raisonnable. [21] la même structure de raisonnement s`applique dans le contexte civil, sauf que dans une affaire civile, la demanderesse réussit à prouver la prépondérance de la preuve tant que la conclusion à prouver par lui est plus probable que sa négation.