Robust Nonlinear Regression (eBook)
264 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-119-01044-9 (ISBN)
Robust Nonlinear Regression: with Applications using R covers a variety of theories and applications of nonlinear robust regression. It discusses both parts of the classic and robust aspects of nonlinear regression and focuses on outlier effects. It develops new methods in robust nonlinear regression and implements a set of objects and functions in S-language under SPLUS and R software. The software covers a wide range of robust nonlinear fitting and inferences, and is designed to provide facilities for computer users to define their own nonlinear models as an object, and fit models using classic and robust methods as well as detect outliers. The implemented objects and functions can be applied by practitioners as well as researchers.
The book offers comprehensive coverage of the subject in 9 chapters: Theories of Nonlinear Regression and Inference; Introduction to R; Optimization; Theories of Robust Nonlinear Methods; Robust and Classical Nonlinear Regression with Autocorrelated and Heteroscedastic errors; Outlier Detection; R Packages in Nonlinear Regression; A New R Package in Robust Nonlinear Regression; and Object Sets.
* The first comprehensive coverage of this field covers a variety of both theoretical and applied topics surrounding robust nonlinear regression
* Addresses some commonly mishandled aspects of modeling
* R packages for both classical and robust nonlinear regression are presented in detail in the book and on an accompanying website
Robust Nonlinear Regression: with Applications using R is an ideal text for statisticians, biostatisticians, and statistical consultants, as well as advanced level students of statistics.
Hossein Riazoshams, PhD, is a full-time Faculty member at the Department of Mathematics and Statistics, Lamerd Islamic Azad University of Iran; Stockholm University, Sweden; and University of Putra, Malaysia. Habshah Midi, PhD, is Professor at the Department of Mathematics, Faculty of Science and Institute for Mathematical Research, University of Putra, Malaysia. Gebrenegus Ghilagaber, PhD, is Professor and Head at the Department of Statistics, Stockholm University, Sweden.
Erscheint lt. Verlag | 11.6.2018 |
---|---|
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Schlagworte | biometrics • Biometrie • Computational & Graphical Statistics • Nichtlineare Regression • Rechnergestützte u. graphische Statistik • Regression Analysis • Regressionsanalyse • R (Programm) • Statistics • Statistik |
ISBN-10 | 1-119-01044-6 / 1119010446 |
ISBN-13 | 978-1-119-01044-9 / 9781119010449 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Größe: 9,0 MB
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich