Monte Carlo PCA para análise paralela calcula critérios de análise paralela (eigenvalues) realizando uma simulação de Monte Carlo
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Monte Carlo PCA para análise paralela Classificação e resumo

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Monte Carlo PCA para análise paralela Descrição

O Monte Carlo PCA para análise paralela é uma aplicação compacta que pode facilmente calcular os resultados de uma análise de Monte Carlo. Como o nome afirma claramente, o programa é projetado para acelerar os cálculos necessários para gerar os valores para uma análise paralela. O método Monte Carlo é amplamente utilizado em estatísticas e outras ciências exatas, a fim de determinar a probabilidade de um certo evento. Ele é baseado na execução de vários experimentos e calcular a distribuição de probabilidade com base nos resultados. Se você não quiser ou não puder executar os experimentos por conta própria, essa ferramenta permite simular facilmente os resultados especificando os parâmetros de entrada. Basicamente, você só precisa especificar o número de variáveis, assuntos e replicações para gerar os resultados. Durante o cálculo da matriz de correlação, uma barra de status é exibida para verificar quando a operação estiver concluída. Ao trabalhar com números de variáveis de baixo nível, o programa fornece resultados quase instantaneamente, mas o tempo depende do número de variáveis que você precisa usar. Após a conclusão da simulação, os resultados são exibidos na janela principal e podem ser impressos ou com apenas um clique. Você também tem a opção de copiar o relatório e formatar o texto em outro programa, se precisar publicar as informações. Embora não inclua uma documentação, uma descrição de todas as operações necessárias para gerar o relatório é exibida clicando no ponto de interrogação do lado direito da janela principal. Infelizmente, o Monte Carlo PCA para análise paralela só pode fornecer-lhe o resultado final do experimento e não inclui os valores aleatórios para estimar a precisão do cálculo. Você precisa testar o aplicativo para você, a fim de verificar sua eficiência. Revisado por Sorin Cirneala, Última atualização em 5 de dezembro de 2013

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