Modelos no lineales mixtos: aplicaciones en InfoStat

Aborda la innovaciòn de procedimientos de modelos no lineales mixtos para finalmente presentar generalidades de los modelos y numerosos ejemplos de aplicación. Utiliza como herramienta el programa InfoStat y su versión más actualizada. El InfoStat se implementa en una interfase amigable de la plataf...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Casanoves, Fernando, Macchiavelli, Raúl, Balzarini, Mónica G, Di Rienzo, Julio A
Formato:	Libro
Lenguaje:	Español
Publicado:	Grupo InfoStat 2022
Materias:	ESTADISTICAS ESTUDIOS DE CASOS BIOESTADISTICAS INFERENCIA ESTADISTICA Sede Central
Acceso en línea:	https://repositorio.catie.ac.cr/handle/11554/11757

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spelling	RepoCATIE117572022-10-06T18:56:40Z Modelos no lineales mixtos: aplicaciones en InfoStat Casanoves, Fernando Macchiavelli, Raúl Balzarini, Mónica G Di Rienzo, Julio A ESTADISTICAS ESTUDIOS DE CASOS BIOESTADISTICAS INFERENCIA ESTADISTICA Sede Central Aborda la innovaciòn de procedimientos de modelos no lineales mixtos para finalmente presentar generalidades de los modelos y numerosos ejemplos de aplicación. Utiliza como herramienta el programa InfoStat y su versión más actualizada. El InfoStat se implementa en una interfase amigable de la plataforma R para la estimación de modelos no lineales mixtos a través de las librerías nlme y lme4. El software se comunica con R, mediante una tecnología de comunicación propia, que fue desarrollada en el 2016. 2022-05-10T22:13:49Z 2022-05-10T22:13:49Z 2022 Libro 978-987-27045-1-3 https://repositorio.catie.ac.cr/handle/11554/11757 openAccess es https://www.researchgate.net/publication/360504342_Modelos_No_Lineales_Mixtos_Aplicaciones_en_InfoStat 133 páginas application/pdf Grupo InfoStat
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description	Aborda la innovaciòn de procedimientos de modelos no lineales mixtos para finalmente presentar generalidades de los modelos y numerosos ejemplos de aplicación. Utiliza como herramienta el programa InfoStat y su versión más actualizada. El InfoStat se implementa en una interfase amigable de la plataforma R para la estimación de modelos no lineales mixtos a través de las librerías nlme y lme4. El software se comunica con R, mediante una tecnología de comunicación propia, que fue desarrollada en el 2016.
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Modelos no lineales mixtos: aplicaciones en InfoStat

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