This paper presents a general method for estimating model parameters from experimental data when the model relating the parameters and input variables to the output responses is a Monte Carlo simulation. From a statistical point of view a Bayesian approach is used in which the distribution of the parameters is handled in discretized form as elements of an array in computer storage. The stochastic nature of the Monte Carlo model allows only an estimate of the distribution to be calculated from which the true distribution must then be estimated. For this purpose an exponentiated polynomial function has been found to be useful. The method provides point estimates as well as joint probability regions. Marginal distributions and distributions of functions of the parameters can also be handled. The motivation for exploring this alternative parameter estimation technique comes from the recognition that for some systems, particularly when the underlying process is stochastic in nature, Monte Carlo simulation often is the most suitable way of modelling. As such, the Monte Carlo approach increases the range of problems which can be handled by mathematical modelling.The technique is applied to the modelling of binary copolymerization. Two models, the Mayo-Lewis and the Penultimate Group Effects models, are considered and a method for discriminating between these models in the light of sequence distribution data is proposed.
~ ~~~~~On prksente dans cet article une mkthode gentrale pour I'estimation de paramktres de modele B partir de donnees experimentales lorsque le modkle reliant les parametres et les variables d'entree aux reactions de sortie est une simulation de Monte Carlo. D'un point de vue statistique, on utilise une methode bayesienne, dans laquelle la distribution des parametres est traitee sous forme discrkte comme elements d'un tableau informatique. La nature stochastique du modele Monte Carlo permet uniquement l'estirnation de la distribution B calculer a partir de laquelle la veritable distribution peut Ctre estimbe. A cette fin, on a trouvk utile une fonction polynomiale exponentialisee. La methode donne des estimations de points ainsi que des zones de probabilitk communes. On peut egalement trait6 les distributions marginales et les distributions des fonctions de ces paramktres. L'exploration de cette autre technique d'estimation des paramktres est encouragee par le fait que pour certains systkmes, particulitrement lorsque le procedt sous-jacent est de nature stochastique, la simulation de Monte Carlo est souvent la meilleure facon de modeliser. Ainsi, la methode de Monte Carlo augmente I'kentail des problemes qui peuvent Ctre traitbs par la modelisation mathematique.La technique est appliquee a la modelisation de la copolymerisation binaire. Deux modeles, celui de Mayo-Lewis et celui des effets du groupe pCnulti&me, sont pris en consideration, et on propose une mtthode pour la discrimination entre ces modkles a la lurnikre des donnees de distribution des sequences.