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Fiche TD avec le logiciel tdr42

7 pages

  • cours - matière potentielle : du temps

  • fiche - matière potentielle : td avec le logiciel


Fiche TD avec le logiciel : tdr42 ————— Modeles exponentiels D. Chessel, A.B. Dufour & J.R. Lobry ————— Estimation des modeles non lineaires. Approche pratique. Table des matieres 1 Introduction 1 2 Estimation d'un modele commun 3 3 Estimation d'un modele par station 4 4 Courbe Gamma 5 References 7 1 Introduction D. Pont (Ecologie des Hydrosystemes Fluviaux, Universite Lyon 1) propose trois tableaux experimentaux donnant le pourcentage de matiere degradee dans les feuilles, les tiges et les racines d'une espece de Salicornes au cours du temps. Importer les donnees dans , sta est le nom de la station de mesure, dat le temps ecoule en semaine et deg le taux de degradation (la methode d'estimation peut conduire a une valeur plus grande que 1) : sali <- read.table( header = TRUE) head(sali) sta dat deg 1 PAL 0 1.000 2 PAL 1 1.018 3 PAL 4 0.921 4 PAL 8 0.648 5 PAL 16 0.392 6 PAL 43 0.166 coplot(formula = deg ~ dat | sta, data = sali, show.given = FALSE) 1

  • model model

  • modele commun

  • experimentaux donnant le pourcentage de matiere degradee dans les feuilles

  • fiche td avec le logiciel

  • achieved convergence tolerance


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D. Chessel, A.B. Dufour & J.R. Lobry —————
Estimationdesmod`elesnonline´aires.Approchepratique.
Tabledesmati`eres
1
2
3
4
Introduction
Estimationdunmode`lecommun
Estimationdunmod`eleparstation
Courbe Gamma
Re´f´erences
1
Introduction
1
3
4
5
7
D.Pont(EcologiedesHydrosystemesFluviaux,Universite´Lyon1)propose troistableauxexp´erimentauxdonnantlepourcentagedematie`rede´grad´eedans lesfeuilles,lestigesetlesracinesduneesp`ecedeSalicornesaucoursdutemps. Importerlesdonn´eesdans,staestlenomdelastationdemesure,datletemps e´coule´ensemaineetdegletauxdede´gradation(lam´ethodedestimationpeut conduire`aunevaleurplusgrandeque1):
sali <- read.table("http://pbil.univ-lyon1.fr/R/donnees/salicor.txt", header = TRUE) head(sali)
sta dat deg 1 PAL 0 1.000 2 PAL 1 1.018 3 PAL 4 0.921 4 PAL 8 0.648 5 PAL 16 0.392 6 PAL 43 0.166
coplot(formula = deg ~ dat | sta, data = sali, show.given = FALSE)
1
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