Regress plus. Regress Plus - ein sehr benutzerfreundliches hochmodernes Werkzeug für die mathematische Modellierung.
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Regress plus. Ranking & Zusammenfassung

Regress plus. Stichworte

Mathematik Gleichung Graph Modellgleichung. Grafikgleichung. deterministisches Modell.

Regress plus. Beschreibung

Regress plus - ein sehr benutzerfreundliches hochmodernes Werkzeug für die mathematische Modellierung. Regress + ist ein benutzerfreundliches, modernes Werkzeug für mathematische Modellierung. Es wird fast jedes univariate deterministische Modell (Gleichung) sowie stochastische Modelle (Distributionen) sowie stochastische Modelle (Distributionen) optimieren, die höchstens fünf Parameter mitzuteilen. von einem anderen verfügbaren verfügbaren Programm abgestimmt sein · Robuste Güte von Fit-Tests · Bootstrap-Vertrauensintervalle (90, 95 und 99 Prozent) für Parameter · Stochastic-Modell-Güte-Fit-Metriken · Bootstrap-Methodik (gegebenenfalls): · BCA-Technik (Stand-of-the -art) · Perzentiltechnik · Abstimmbare Präzision · Optional "Einfrieren" der anfänglichen Schätzung (en) für jeden Parameter (e) · Wahl des Optimierungskriteriums · Keine versteckten Annahmen überall: · Keine Annäherung an Annahmen: · Keine Annäherung an die Annäherung · Kein DA. TA-Transformationen jeglicher Art · "Smart" -Dialoge, um unbeaufsichtigt zu laufen und / oder im Hintergrund zu laufen · TextFile-Eingabe (möglicherweise unbegrenzte Kommentare enthalten) · Sowohl Text als auch grafische Ausgabe · Ein Tastendruck macht ein Diagramm (kann als PICT gespeichert werden) · Umfangs Dokumentation (in PDF): · Tutorial (50 pp.) · Benutzerhandbuch (36 pp.) · Technische Details und Referenzen (8 pp.) · Anhang A: Ein Kompendium gängiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen (120 pp., separates Volumen) · Anhang B: Fehlermeldungen (4 pp.) · Viele der Beispiel-Datafiles deterministische Modellierung · Modelle: y = f (x), mit 1 bis 10 Parametern · 22 eingebaute Familien von Modellen · Gaußian-Lorentzian-Modell für spektrale Peaks ( Siehe Beispiel # 5) · "Benutzerdefiniertes" Modell · Spezieller simulierter Temperiermodus zur Unterstützung anfänglicher Parameterschätzungen · Optimierungskriterien: · kleinste Quadrate · Mindestabweichung · Gewichte (für die abhängige Variable, y) · Auflistung von Anpassungsdaten und Residuen stochastische Modellierung · 56 eingebaute Verteilungen: · 30 kontinuierlich · 17 Dauerhaft bi Nary Mischungen · 5 diskret · 4 diskrete binäre Mischungen · Optimierungskriterien: · Maximum-Wahrscheinlichkeit (alle) · Minimum Kolmogorov-Smirnov-Statistik (Dauervariationen) · Minimum Chi-Quadrat (diskrete Variationen) · diskreter Input kann gruppiert werden · Erstellung von Beispielen von zufälligen Variationen (Textdateien, siehe Beispiel # 10)

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