Readings Newsletter
Become a Readings Member to make your shopping experience even easier.
Sign in or sign up for free!
You’re not far away from qualifying for FREE standard shipping within Australia
You’ve qualified for FREE standard shipping within Australia
The cart is loading…
Cet ouvrage presente une methode d'analyse de donnees de comptages sur-dispersees issues d'experiences planifiees en agronomie. Il repose sur la theorie de l'inference statistique conditionnelle exacte et s'inspire des travaux recents de Mehta et collaborateurs qui ont mis au point d'une part, le logiciel STATXACT dedie aux tableaux des contingences et d'autre part, le LOGXACT consacre au modele de regression logistique. Le Modele Lineaire Generalise actuellement utilise pour ce type de donnees et au demeurant tres puissant, presente des limites. Une alternative a ce modele est l'inference statistique exacte calquee sur le formalisme du maximum de vraisemblance en tenant bien compte des developpements recents en statistique parametrique et non parametrique ainsi que de l'essor rapide des capacites calculatoires de l'informatique. Je determine les expressions analytiques des statistiques a l'aide desquelles j'ecris, en langage C++, les programmes DRTXACT et DBRXACT respectivement pour le Dispositif en Randomisation Totale et le Dispositif en Blocs Randomises.
$9.00 standard shipping within Australia
FREE standard shipping within Australia for orders over $100.00
Express & International shipping calculated at checkout
Cet ouvrage presente une methode d'analyse de donnees de comptages sur-dispersees issues d'experiences planifiees en agronomie. Il repose sur la theorie de l'inference statistique conditionnelle exacte et s'inspire des travaux recents de Mehta et collaborateurs qui ont mis au point d'une part, le logiciel STATXACT dedie aux tableaux des contingences et d'autre part, le LOGXACT consacre au modele de regression logistique. Le Modele Lineaire Generalise actuellement utilise pour ce type de donnees et au demeurant tres puissant, presente des limites. Une alternative a ce modele est l'inference statistique exacte calquee sur le formalisme du maximum de vraisemblance en tenant bien compte des developpements recents en statistique parametrique et non parametrique ainsi que de l'essor rapide des capacites calculatoires de l'informatique. Je determine les expressions analytiques des statistiques a l'aide desquelles j'ecris, en langage C++, les programmes DRTXACT et DBRXACT respectivement pour le Dispositif en Randomisation Totale et le Dispositif en Blocs Randomises.