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Contents
1 Numerical optimization methods in R 1
1.1 Root- nding in one dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 Bisection method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 Brent's method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.3 Newton's method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1.4 Fisher scoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2 multivariate optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.2.1 Newton's method and Fisher scoring . . . . . . . . . 19
1.3 Numerical Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4 Maximum Likelihood Problems . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.5 Optimization Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.5.1 One-dimension Optimization . . . . . . . . . . . . . 29
1.5.2 multi-dimensional Optimization . . . . . . . . . . . . 34
1.6 Linear Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38