Quae 1776004767 20260412 fre

www.quae.com-000956 03 01 01 000956 03 9782738004130 15 9782738004130 00 BA 02 160 mm 01 240 mm 08 560 gr 02 10 01 02 Mieux comprendre 01 01 La régression non-linéaire Méthodes et applications en biologie 1 A01 01 A787 Sylvie Huet Huet, Sylvie Sylvie Huet Sylvie Huet, titulaire d'un doctorat de 3e cycle en statistique, consacré à l'analyse des dosages biologiques, est chercheur au département de Biométrie de l'INRA. 2 A01 01 A788 Emmanuel Jolivet Jolivet, Emmanuel Emmanuel Jolivet Emmanuel Jolivet, titulaire d'un doctorat d'état, est chercheur au département de Biométrie de l'INRA qu'il dirige depuis 1985. 3 A01 01 A86 Antoine Messéan Messéan, Antoine Antoine Messéan <div>Antoine Messéan est ingénieur agronome et docteur en mathématiques statistiques. Il a été directeur scientifique du Cetiom et dirige actuellement l’unité Inra interdisciplinaire Éco-Innov dont les travaux portent sur l’évaluation des impacts écologiques des innovations en production végétale, la conception de systèmes de culture innovants et l’aide à la décision privée ou publique.</div> Antoine Messéan. Unité Inra « Impacts écologiques des innovations en production végétale 1 01 fre 00 256 03 01 24 Izibook:Subject Offre numérique à 4,99 € - mars 2026 24 Izibook:SubjectAndCategoryAndTags |Offre numérique à 4,99 € - mars 2026|SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 23 Izibook:Tags SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 23 Izibook:NewTags Offre numérique à 4,99 € - mars 2026|SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 20 biologie;développement durable;aménagement du territoire;agronomie 10 2011 SCI086000 01 519 01 519.5 03 00 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. The methodology of the statistical method of nonlinear regression model is presented and illustrated by some examples from various fields of biology or agronomy. Readership: statisticians, skilled statistics users, graduate or post graduate students. 02 00 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. 04 00 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 21 00 06 01 https://www.quae.com/produit/482/9782759214907/la-regression-non-lineaire 01 00 03 02 https://www.quae.com/system/product_pictures/data/000/002/757/original/la-regression-non-lineaire.jpg 17 14 20241004T210053+0200 16 00 04 01 https://www.quae.com/extract/2137/preview 01 P7 Inra 01 01 P7 Inra 08 01 00 20060531 19 00 20060531 01 WORLD 27 03 9782759214907 15 9782759214907 27 03 9782759202003 15 9782759202003 WORLD 08 Inra 08 01 00 20060531 03 01 D1 Quae 40 04 05 25.92 01 5.50 1.35 EUR www.quae.com-R000494 03 01 01 R000494 00 ED E101 02 01 01 La régression non-linéaire Méthodes et applications en biologie 01 fre 22 13512553 17 01 P7 Inra 01 01 P7 Inra 02 01 000957 03 9782759214907 15 9782759214907 03 01 D1 Quae 45 03 www.quae.com-000957 03 01 01 000957 03 9782759214907 15 9782759214907 10 EA E101 10 02 01 R000494 ED E101 1 10 01 02 Mieux comprendre 01 01 La régression non-linéaire Méthodes et applications en biologie 1 A01 01 A787 Sylvie Huet Huet, Sylvie Sylvie Huet Sylvie Huet, titulaire d'un doctorat de 3e cycle en statistique, consacré à l'analyse des dosages biologiques, est chercheur au département de Biométrie de l'INRA. 2 A01 01 A788 Emmanuel Jolivet Jolivet, Emmanuel Emmanuel Jolivet Emmanuel Jolivet, titulaire d'un doctorat d'état, est chercheur au département de Biométrie de l'INRA qu'il dirige depuis 1985. 3 A01 01 A86 Antoine Messéan Messéan, Antoine Antoine Messéan <div>Antoine Messéan est ingénieur agronome et docteur en mathématiques statistiques. Il a été directeur scientifique du Cetiom et dirige actuellement l’unité Inra interdisciplinaire Éco-Innov dont les travaux portent sur l’évaluation des impacts écologiques des innovations en production végétale, la conception de systèmes de culture innovants et l’aide à la décision privée ou publique.</div> Antoine Messéan. Unité Inra « Impacts écologiques des innovations en production végétale 1 01 fre 08 256 03 01 24 Izibook:Subject Offre numérique à 4,99 € - mars 2026 24 Izibook:SubjectAndCategoryAndTags |Offre numérique à 4,99 € - mars 2026|SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 23 Izibook:Tags SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 23 Izibook:NewTags Offre numérique à 4,99 € - mars 2026|SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 20 biologie;développement durable;aménagement du territoire;agronomie 10 2011 SCI086000 01 519 01 519.5 03 00 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. The methodology of the statistical method of nonlinear regression model is presented and illustrated by some examples from various fields of biology or agronomy. Readership: statisticians, skilled statistics users, graduate or post graduate students. 02 00 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. 04 00 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 21 00 06 01 https://www.quae.com/produit/482/9782759214907/la-regression-non-lineaire 01 00 03 02 https://www.quae.com/system/product_pictures/data/000/002/757/original/la-regression-non-lineaire.jpg 17 14 20241004T210053+0200 16 00 04 01 https://www.quae.com/extract/2137/preview 01 P7 Inra 01 01 P7 Inra 04 01 00 20060531 19 00 20060531 01 WORLD 13 03 9782738004130 15 9782738004130 06 03 9782759202003 15 9782759202003 WORLD 08 Inra 04 01 00 20060531 03 01 D1 Quae 20 04 05 17.99 01 5.50 0.94 EUR www.quae.com-R000495 03 01 01 R000495 00 ED E107 02 01 01 La régression non-linéaire Méthodes et applications en biologie 01 fre 08 257 03 22 9835507 17 01 P7 Inra 01 01 P7 Inra 02 01 000958 03 9782759202003 15 9782759202003 03 01 D1 Quae 45 03 www.quae.com-000958 03 01 01 000958 03 9782759202003 15 9782759202003 10 EA E107 10 02 01 R000495 ED E107 1 10 01 02 Mieux comprendre 01 01 La régression non-linéaire Méthodes et applications en biologie 1 A01 01 A787 Sylvie Huet Huet, Sylvie Sylvie Huet Sylvie Huet, titulaire d'un doctorat de 3e cycle en statistique, consacré à l'analyse des dosages biologiques, est chercheur au département de Biométrie de l'INRA. 2 A01 01 A788 Emmanuel Jolivet Jolivet, Emmanuel Emmanuel Jolivet Emmanuel Jolivet, titulaire d'un doctorat d'état, est chercheur au département de Biométrie de l'INRA qu'il dirige depuis 1985. 3 A01 01 A86 Antoine Messéan Messéan, Antoine Antoine Messéan <div>Antoine Messéan est ingénieur agronome et docteur en mathématiques statistiques. Il a été directeur scientifique du Cetiom et dirige actuellement l’unité Inra interdisciplinaire Éco-Innov dont les travaux portent sur l’évaluation des impacts écologiques des innovations en production végétale, la conception de systèmes de culture innovants et l’aide à la décision privée ou publique.</div> Antoine Messéan. Unité Inra « Impacts écologiques des innovations en production végétale 1 01 fre 08 254 03 01 24 Izibook:Subject Offre numérique à 4,99 € - mars 2026 24 Izibook:SubjectAndCategoryAndTags |Offre numérique à 4,99 € - mars 2026|SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 23 Izibook:Tags SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 23 Izibook:NewTags Offre numérique à 4,99 € - mars 2026|SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE 20 biologie;développement durable;aménagement du territoire;agronomie 10 2011 SCI086000 01 519 01 519.5 03 00 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. The methodology of the statistical method of nonlinear regression model is presented and illustrated by some examples from various fields of biology or agronomy. 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