Admb Das leistungsfähigste Softwarepaket für die Entwicklung modernster nichtlinearer Modelle
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Admb Beschreibung

Das Arbeiten mit Statistiken kann manchmal ein Glücksspiel sein, da der falsche Rechenalgorithmus die bereits volatilen Variablen auswählen könnte. Daher könnte mit der entsprechenden Software, die Ihre nichtlinearen Modelle berechnen kann, lebensrettend sein. ADMB, das für den automatischen Differenzierungsmodell-Builder steht, ist eine zuverlässige Anwendung, mit der Sie nichtlineare statistische Modelle erstellen und berechnen können. Die automatische Differenzierung bezieht sich auf den Satz von Techniken, die zur Bewertung der Ableitung einer von einem Computerprogramm angegebenen Funktion verwendet werden. Es nutzt die Tatsache aus, dass ein Computerprogramm immer eine Folge von elementarer arithmetischen Operationen und Funktionen ausführt, unabhängig von seiner Komplexität. Der Antrag wird weltweit von akademischen Institutionen für ökologische und statistische Modellierung weltweit eingesetzt. Die Anwendung erfordert jede Version von Visual C ++, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Schnelle Modellkreativanwendung läuft in der Eingabeaufforderung aus und ermöglicht es Ihnen, Objekte für DLL und ADMB-BE-Basierend auf Ihren Eingabedaten zu erstellen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, das Layout Ihres Modells zu verstehen, indem Sie die Möglichkeit bieten, Objektdateien anzulegen, die sichere Grenzen enthalten und Symbole debuggen. Sie können jetzt jeden Schritt visualisieren, um Ihr statistisches Modell zu erstellen, sowie einen Fehler oder eine Fehlalkulation zu reparieren, die Sie Ihrem Projekt hinzugefügt haben. Ein leistungsfähiges Objekt-BuilderAdmb verwendet die automatischen Differenzierungsfunktionen der Autodif C ++ - Bibliothek, die speziell für diesen Zweck erstellt wurde. Der Antrag gibt Ihnen die Möglichkeit, fortgeschrittene Algorithmen zu studieren, z. B. das bayesianische hierarchische Modell. Darüber hinaus unterstützt das Programm Unterstützung, um zufällige Effekte in einem Frequenzrahmen zu modellieren, indem er hochwertige Algorithmen wie Laplace-Annäherung und Wichtigkeitstichproben verwendet. Bewertet von Andrei Fercalo, letzte Aktualisierung am 13. März 2014

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