Nonlinear Estimation - Gavin J. S. Ross
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Sommaire:
1 Models, Parameters, and Estimation.- 1.1. The Models To Be Considered.- 1.2. Maximum Likelihood Estimation.- 2 Transformations of Parameters.- 2.1. What Are Parameters?.- 2.2. A Priori Stable Parameters.- 2.3. A Posteriori Stable Parameters.- 2.4. Theoretical Justification for Stable Parameters Using Deviance Residuals.- 2.5. Similarity of Models.- 3 Inference and Stable Transformations.- 3.1. Existence and Uniqueness of Solutions.- 3.2. Inferences on Functions of Parameters.- 3.3. Effective Replication, Influential Observations, and Design.- 4 The Geometry of Nonlinear Inference.- 4.1. The Role of Graphical Representations.- 4.2. Data Plots in (x?y)Space.- 4.3. Data Plots in (y?y)Space.- 4.4. Plots in Parameter Space.- 5 Computing Methods for Nonlinear Modeling.- 5.1. Computer Programs, Libraries, and Packages.- 5.2. Requirements for Fitting Nonlinear Models.- 5.3. Algorithms for Nonlinear Inference.- 5.4. Separable Linear Parameters.- 5.5. Confidence Intervals for Parameters and Functions.- 6 Practical Applications of Nonlinear Modeling.- 6.1. Some Questions To Be Asked in any Practical Application.- 6.2 Curve Fitting to Regular Observations in Time.- 6.3. Fitting Data to Models Defined by Differential Equations.- 7 A Program for Fitting Nonlinear Models, MLP.- 7.1. Structure of MLP.- 7.2. Curve Fitting y = f(x, ?)+ ?.- 7.3. Fitting Frequency Distributions.- 7.4. Standard Biological Models Requiring Maximum Likelihood Estimation.- 7.5. General User-Defined Models in MLP.- Appendix Glossary of Unfamiliar Terms Used in This Work.- References.- Author Index.
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