Ritz / Streibig | Nonlinear Regression with R | E-Book | www2.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 148 Seiten

Reihe: Use R!

Ritz / Streibig Nonlinear Regression with R


1. Auflage 2008
ISBN: 978-0-387-09616-2
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Englisch, 148 Seiten

Reihe: Use R!

ISBN: 978-0-387-09616-2
Verlag: Springer
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- Coherent and unified treatment of nonlinear regression with R. - Example-based approach. - Wide area of application.

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Weitere Infos & Material


1;Preface;7
2;Contents;9
3;1 Introduction;12
3.1;1.1 A stock-recruitment model;13
3.2;1.2 Competition between plant biotypes;14
3.3;1.3 Grouped dose-response data;15
4;2 Getting Started;18
4.1;2.1 Background;18
4.2;2.2 Getting started with nls ();19
4.3;2.3 Generalised linear models;29
4.4;Exercises;31
5;3 Starting Values and Self-starters;33
5.1;3.1 Finding starting values;33
5.2;3.2 Using self-starter functions;39
5.3;Exercises;45
6;4 More on nls ();47
6.1;4.1 Arguments and methods;47
6.2;4.2 Supplying gradient information;48
6.3;4.3 Conditionally linear parameters;51
6.4;4.4 Fitting models with several predictor variables;55
6.5;4.5 Error messages;60
6.6;4.6 Controlling;62
6.7;Exercises;63
7;5 Model Diagnostics;65
7.1;5.1 Model assumptions;65
7.2;5.2 Checking the mean structure;66
7.3;5.3 Variance homogeneity;75
7.4;5.4 Normal distribution;76
7.5;5.5 Independence;79
7.6;Exercises;80
8;6 Remedies for Model Violations;82
8.1;6.1 Variance modelling;82
8.2;6.2 Transformations;87
8.3;6.3 Sandwich estimators;92
8.4;6.4 Weighting;94
8.5;Exercises;100
9;7 Uncertainty, Hypothesis Testing, and Model Selection;101
9.1;7.1 Profile likelihood;102
9.2;7.2 Bootstrap;104
9.3;7.3 Wald confidence intervals;107
9.4;7.4 Estimating derived parameters;108
9.5;7.5 Nested models;109
9.6;7.6 Non-nested models;113
9.7;Exercises;116
10;8 Grouped Data;117
10.1;8.1 Fitting grouped data models;117
10.2;8.2 Model reduction and parameter models;122
10.3;8.3 Common control;126
10.4;8.4 Prediction;129
10.5;8.5 Nonlinear mixed models;131
10.6;Exercises;139
11;Appendix A: Datasets and Models;140
12;Appendix B: Self-starter Functions;142
13;Appendix C: Packages and Functions;143
14;References;145
15;Index;149



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