La régression non-linéaire

Méthodes et applications en biologie

de Sylvie Huet (auteur), Emmanuel Jolivet (auteur), Antoine Messéan (auteur)
Collection : Mieux comprendre
mai 2006
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Présentation

L'ouvrage présente les méthodes de l'analyse statistique des modèles de régression non-linéaire et les illustre au moyen de quelques exemples empruntés à divers domaines de la biologie et de l'agronomie. Il s'adresse à des statisticiens, des utilisateurs avertis de la statistique ou à des étudiants de second et troisième cycle intéressés par ces méthodes.

Sommaire

Avant-propos
Table des Matières
Liste des notations
1 Les modèles de régression non-linéaire
1.1 Les modèles statistiques de régression
1.2 Modélisation de l'espérance
1.3 Modélisation de l'erreur
1.4 Conclusion
2 Estimation
2.1 Un exemple simple
2.2 Choix des estimateurs
2.3 Propriétés à distance finie
2.4 Résolution numérique du problème d'estimation
2.5 Exemples d'application
3 Validation du modèle, tests d'hypothèses
3.1 Quelques méthodes graphiques simples de diagnostics
3.2 Tests d'hypothèses
4 Intervalles de confiance
4.1 Résultats asymptotiques classiques
4.2 Régions de confiance pour une fonction des paramètres
4.3 Autres méthodes de calcul d'intervalles de confiance
Index
Bibliographie

Lu dans la presse

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Caractéristiques

Langue(s) : Français

Editeur : Inra

Edition : 1ère édition

Collection : Mieux comprendre

Publication : 31 mai 2006

Référence eBook [ePub] : 01182EPB

Référence eBook [PDF] : 01182NUM

EAN13 eBook [ePub] : 9782759214907

EAN13 eBook [PDF] : 9782759202003

Intérieur : Bichromie

Nombre de pages eBook [PDF] : 254

Taille(s) : 13 Mo (ePub), 9,4 Mo (PDF)

Vidéo

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