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ouvrage
rapport
P. Bernard ; S. Huet ; V. Levet ; Y. Troizier ; ISARA LYON ; SOCIETE POUR LA MISE EN VALEUR DES REGIONS AUVERGNE LIMOUSIN | 1991Cette étude a pour objectif de mettre en évidence les facteurs favorables et les obstacles au travail des agriculteurs dans les forêts d'autrui, de façon à dégager les conditions nécessaires à la réussite d'une telle complémentarité. Cette étude[...]
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thèse/mémoire
S. Huet | 2013This thesis is composed in two parts, both dedicated to individual-based modeling of social systems. While the first part is very practical, decision-support oriented, presenting a model which studies the evolution of a rural population, the sec[...]
article/chapitre/communication
The usefulness of bootstrap in statistical analysis of regression models is demonstrated. Surveying earlier results, four specific problems are considered : the computation of confidence intervals for parameters in a nonlinear regression model ;[...]
ouvrage
S. Huet, Auteur ; E. Jolivet ; A. Messéan | Paris [FRA] : INRA | INRA Mieux Comprendre (FRA), ISSN 1144-7605 | 1992
ouvrage
La régression est un domaine de recherche extrêmement vivant en statistique mathématique. Cet ouvrage met en évidence une méthodologie cohérente de la statistique des modèles de régression non-linéaire et fournit les moyens de l'appliquer effect[...]
ouvrage
L'ouvrage présente les méthodes de l'analyse statistique des modèles de régression non-linéaire et les illustre au moyen de quelques exemples empruntés à divers domaines de la biologie et de l'agronomie. Il s'adresse à des statisticiens, des uti[...]
ouvrage
Cet ouvrage met en évidence une méthodologie cohérente de la statistique des modèles de régression non linéaire et fournit les moyens de l'appliquer effectivement.
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S. Huet ; E. Jolivet ; INRA PARIS ; A. Messéan | Paris [FRA] : INRA | Mieux comprendre, ISSN 1144-7605 | 1992
article/chapitre/communication
S. Huet ; E. Jolivet ; INRA JOUY EN JOSAS ; A. Messéan ; CENTRE TECHNIQUE INTERPROFESSIONNEL DES OLEAGINEUX METROPOLITAINS PARI | 1990A simulation study has been carried out in order to compare different methods for calculating approximate confidences intervals for parameters in nonlinear regression, when the number of observations is small. We are particularly interested in m[...]
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S. Huet ; A. Bouvier ; M. Poursat ; E. Jolivet | London [GB] : Springer | Springer Series in Statistics, ISSN 0172-7397 | 2004This new edition, presents methods for analyzing data using parametric nonlinear regression models. The new edition has been expanded to include binomial, multinomial and Poisson non-linear models. Using examples from experiments in agronomy and[...]
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