NONLINEAR PARAMETER OPTIMIZATION USING R TOOLS

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Nonlinear Parameter Optimization Using R Tools

Author : John C. Nash
ISBN : 9781118883969
Genre : Mathematics
File Size : 73.9 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 838
Read : 588

Nonlinear Parameter Optimization Using R John C. Nash, Telfer School of Management, University of Ottawa, Canada A systematic and comprehensive treatment of optimization software using R In recent decades, optimization techniques have been streamlined by computational and artificial intelligence methods to analyze more variables, especially under non–linear, multivariable conditions, more quickly than ever before. Optimization is an important tool for decision science and for the analysis of physical systems used in engineering. Nonlinear Parameter Optimization with R explores the principal tools available in R for function minimization, optimization, and nonlinear parameter determination and features numerous examples throughout. Nonlinear Parameter Optimization with R: Provides a comprehensive treatment of optimization techniques Examines optimization problems that arise in statistics and how to solve them using R Enables researchers and practitioners to solve parameter determination problems Presents traditional methods as well as recent developments in R Is supported by an accompanying website featuring R code, examples and datasets Researchers and practitioners who have to solve parameter determination problems who are users of R but are novices in the field optimization or function minimization will benefit from this book. It will also be useful for scientists building and estimating nonlinear models in various fields such as hydrology, sports forecasting, ecology, chemical engineering, pharmaco-kinetics, agriculture, economics and statistics.
Category: Mathematics

Grundlagen Der Datenanalyse Mit R

Author : Daniel Wollschläger
ISBN : 9783662536704
Genre : Computers
File Size : 69.1 MB
Format : PDF, ePub, Docs
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Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung.
Category: Computers

Foundations And Applications Of Statistics An Introduction Using R Second Edition

Author : Randall Pruim
ISBN : 9781470428488
Genre : Mathematical statistics
File Size : 46.85 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 862
Read : 1332

Foundations and Applications of Statistics simultaneously emphasizes both the foundational and the computational aspects of modern statistics. Engaging and accessible, this book is useful to undergraduate students with a wide range of backgrounds and career goals. The exposition immediately begins with statistics, presenting concepts and results from probability along the way. Hypothesis testing is introduced very early, and the motivation for several probability distributions comes from p-value computations. Pruim develops the students' practical statistical reasoning through explicit examples and through numerical and graphical summaries of data that allow intuitive inferences before introducing the formal machinery. The topics have been selected to reflect the current practice in statistics, where computation is an indispensible tool. In this vein, the statistical computing environment R is used throughout the text and is integral to the exposition. Attention is paid to developing students' mathematical and computational skills as well as their statistical reasoning. Linear models, such as regression and ANOVA, are treated with explicit reference to the underlying linear algebra, which is motivated geometrically. Foundations and Applications of Statistics discusses both the mathematical theory underlying statistics and practical applications that make it a powerful tool across disciplines. The book contains ample material for a two-semester course in undergraduate probability and statistics. A one-semester course based on the book will cover hypothesis testing and confidence intervals for the most common situations. In the second edition, the R code has been updated throughout to take advantage of new R packages and to illustrate better coding style. New sections have been added covering bootstrap methods, multinomial and multivariate normal distributions, the delta method, numerical methods for Bayesian inference, and nonlinear least squares. Also, the use of matrix algebra has been expanded, but remains optional, providing instructors with more options regarding the amount of linear algebra required.
Category: Mathematical statistics

R In A Nutshell

Author : Joseph Adler
ISBN : 9783897216501
Genre : Computers
File Size : 37.62 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 689
Read : 735

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
Category: Computers

Statistical Data Cleaning With Applications In R

Author : Mark van der Loo
ISBN : 9781118897140
Genre : Computers
File Size : 69.44 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 136
Read : 985

A comprehensive guide to automated statistical data cleaning The production of clean data is a complex and time-consuming process that requires both technical know-how and statistical expertise. Statistical Data Cleaning brings together a wide range of techniques for cleaning textual, numeric or categorical data. This book examines technical data cleaning methods relating to data representation and data structure. A prominent role is given to statistical data validation, data cleaning based on predefined restrictions, and data cleaning strategy. Key features: Focuses on the automation of data cleaning methods, including both theory and applications written in R. Enables the reader to design data cleaning processes for either one-off analytical purposes or for setting up production systems that clean data on a regular basis. Explores statistical techniques for solving issues such as incompleteness, contradictions and outliers, integration of data cleaning components and quality monitoring. Supported by an accompanying website featuring data and R code. This book enables data scientists and statistical analysts working with data to deepen their understanding of data cleaning as well as to upgrade their practical data cleaning skills. It can also be used as material for a course in data cleaning and analyses.
Category: Computers

Evolutionsstrategie

Author : Ingo Rechenberg
ISBN : 3772803741
Genre : Bioengineering
File Size : 77.13 MB
Format : PDF, Kindle
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Category: Bioengineering

Theorie Und Numerik Restringierter Optimierungsaufgaben

Author : Carl Geiger
ISBN : 9783642560040
Genre : Mathematics
File Size : 67.99 MB
Format : PDF, Docs
Download : 415
Read : 765

Aufbauend auf Vorlesungen an den Universitäten Hamburg und Trier stellen die Autoren die „Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben" umfassend dar. Ausführlich behandelt werden lineare Programme, Simplex-Verfahren und Innere-Punkte-Methoden, Optimalitätsbedingungen, nichtlineare restringierte Programme, nichtglatte Optimierung sowie Variationsungleichungen. Mit ca. 140 Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades.
Category: Mathematics

Numerische Verfahren Zur L Sung Unrestringierter Optimierungsaufgaben

Author : Carl Geiger
ISBN : 9783642585821
Genre : Mathematics
File Size : 38.96 MB
Format : PDF
Download : 645
Read : 1133

Umfassende, aktuelle und deutlich über die existierende Literatur hinausgehende Darstellung des Themenbereichs "Numerische Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben mit differenzierbarer Zielfunktion". Alle Verfahren sind ausführlich motiviert und mit einer vollständigen Konvergenzanalyse versehen. Mit Grundlagen und Testbeispielen im Anhang. Plus: 150 ausgewählte Aufgaben, Tabellen mit numerischen Resultaten zu allen konkreten Algorithmen.
Category: Mathematics

Zeitreihenmodelle

Author : Andrew C. Harvey
ISBN : 3486230069
Genre :
File Size : 35.38 MB
Format : PDF, Docs
Download : 918
Read : 1150

Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.
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