Regressão mais Regress Plus - uma ferramenta de última geração de última geração para modelagem matemática.
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matemática equação gráfico - equação do gráfico modelo determinístico

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Regressar mais - uma ferramenta de última geração de última geração para modelagem matemática. Regressa + é uma ferramenta de última geração de usuário para modelagem matemática.ita otimizará quase qualquer modelo determinístico univariato (equação), bem como modelos estocásticos (distribuições) tendo no máximo cinco parâmetros.Regado mais recursos e funcionalidade Seja combinado por qualquer outro programa disponível.Aqui são algumas principais características de "regressão mais": geral · modelagem matemática simples (univariada) · dados: · Determinista (regressão) · Estocástico (variates aleatórios) · Até 2.147.483.647 pontos (mínimo 7) · Teste robusto de bondade de ajuste · Intervalos de confiança de bootstrap (90, 95 e 99 por cento) para parâmetros · Metrics Stochastic-Model Bonsness-Fit · Metodologia Bootologia (quando apropriado): · Técnica BCA (estado-of-the -Art) · Técnica percentual · Precisão Tunable · Opcional "congelamento" de estimativa inicial (s) para qualquer parâmetro (s) · escolha do critério de otimização · Nenhuma premissa oculta em qualquer lugar: · Não há aproximações, além daquelas comuns para amostragem e bootstrapping · No Da. TA Transformações de qualquer tipo · diálogos "inteligentes" para serem executados sem supervisão e / ou no fundo · Entrada de diálogo textfile (pode conter comentários ilimitados) · Texto e saída gráfica · Um teclado faz uma parcela (pode ser salva como um pict) · Documentação (em PDF): · Tutorial (50 pp.) · Guia dos usuários (36 pp.) · Detalhes técnicos e referências (8 pp.) · Apêndice A: Um compêndio de distribuições de probabilidade comuns (120 pp. · Apêndice B: Mensagens de erro (4 pp.) · Lotes de modelagem determinística de dados da amostra · modelos: y = f (x), com 1 a 10 parâmetros · 22 famílias embutidas de modelos · Modelo Gaussian-Lorentzian para picos espectrais ( Ver Exemplo # 5) · "Modelo" definido pelo usuário "· Modo de recozimento simulado especial para ajudar a localizar as estimativas de parâmetros iniciais · Critérios de otimização: · mínimos quadrados · Mínimos de desvio médio · pesos (para a variável dependente, Y) · Listagem de dados e resíduos Modelagem estocástica · 56 distribuições incorporadas: · 30 Contínuo · 17 BI contínuo Misturas de Nary · 5 Discreto · 4 misturas binárias discretas · Critérios de otimização: · Máxima-probabilidade (tudo) · Mínimo Kolmogorov-Smirnov estatística (variates contínuos) · Qui-quadrado mínimo (variates discretas) · A entrada discreta pode ser agrupada · Criação de amostras de variates aleatórios (TextFiles, veja o exemplo # 10)

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