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La régression non-linéaire

Méthodes et applications en biologie

de Sylvie Huet (auteur), Emmanuel Jolivet (auteur), Antoine Messéan (auteur)
Collection : Mieux comprendre
mai 2006
eBook [ePub]
format 160 x 240 En stock
17,99 €
eBook [PDF]
format 160 x 240 En stock
17,99 €

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.

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

Guide des analyses en pédologie 3e édition revue et augmentée

Livre papier 35,00 €

Denis Baize

Services écosystémiques et protection des sols Analyses juridiques et éclairages agronomiques

eBook 0,00 € (gratuit)

Architecture et croissance des plantes Modélisation et applications

eBook 0,00 € (gratuit)

Les services écosystémiques Repenser les relations nature et société

Livre papier 35,00 €

Valeurs de la biodiversité et services écosystémiques Perspectives interdisciplinaires

eBook 23,99 €

Langue(s) : Français

Editeur : Inra

Edition : 1ère édition

Collection : Mieux comprendre

Publication : 31 mai 2006

EAN13 eBook [ePub] : 9782759214907

EAN13 eBook [PDF] : 9782759202003

Référence eBook [ePub] : 01182EPB

Référence eBook [PDF] : 01182NUM

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

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