Robust Nonlinear Regression

Publicul țintă principal pentru Robust Nonlinear Regression este format din statisticieni, biostatisticieni și consultanți, dar și din studenți la nivel avansat sau cercetători din domenii aplicate precum agricultura, ingineria și fizica. Această lucrare oferă instrumentele necesare pentru a gestiona corect modelele neliniare în prezența datelor contaminate, asigurând o fiabilitate sporită a inferențelor statistice. Putem afirma că volumul publicat de Wiley umple un gol metodologic important, fiind prima resursă care integrează teoria regresiei neliniare cu tehnicile de statistică robustă, totul sub umbrela software-ului R. Găsim în această carte o structură logică în nouă capitole, care pornește de la fundamentele optimizării și ajunge la dezvoltarea unor metode noi pentru detecția valorilor aberante (outliers) și gestionarea erorilor heteroscedastice. Merită menționat că autorii nu se limitează la prezentarea teoretică, ci propun o abordare aplicată prin implementarea unor obiecte și funcții specifice. Această structură permite utilizatorului să își definească propriile modele neliniare și să realizeze inferențe robuste, un aspect critic atunci când distribuțiile standard sunt deviate. Cartea acoperă aceeași arie tematică precum Nonlinear Regression with R de Christian Ritz, dar cu o abordare mult mai axată pe robustețe și pe tratarea riguroasă a cazurilor influente care pot altera rezultatele modelelor clasice. De asemenea, spre deosebire de Statistical Tools for Nonlinear Regression, care pune accentul pe intuiție și exemple din agronomie, lucrarea de față dezvoltă un cadru teoretic și computațional mai tehnic, esențial pentru cercetarea avansată.