Ammb. Il pacchetto software più potente per lo sviluppo di modelli non lineari all'avanguardia
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costruttore modello Modello Builder.

Ammb. Descrizione

Lavorare con le statistiche può essere un gioco d'azzardo a volte, dal momento che scegliere l'algoritmo calcolato sbagliato potrebbe rovinare le variabili già volatili. Pertanto, utilizzando il software appropriato in grado di calcolare i tuoi modelli non lineari potrebbe essere salvavita. ADMB, che rappresenta la differenziazione automatica del modello Builder, è un'applicazione affidabile che ti aiuta a creare e calcolare modelli statistici non lineari. La differenziazione automatica si riferisce al set di tecniche utilizzate per valutare il derivato di una funzione specificata da un programma per computer. Sfrutta il fatto che un programma per computer eseguirà sempre una sequenza di operazioni e funzioni aritmetiche elementari, indipendentemente dalla sua complessità. La domanda è ampiamente utilizzata in tutto il mondo da istituzioni accademiche per la modellazione ecologica e statistica. L'applicazione richiede qualsiasi versione di Visual C ++ per funzionare correttamente. Fast Model CreatorLa applicazione viene eseguita nel prompt dei comandi e consente di creare oggetti per DLL e ADMB-be, in base ai dati di input. Inoltre, ti aiuta a capire il layout del tuo modello offrendoti la possibilità di creare file oggetto che contengono limiti sicuri e simboli di debug. Ora puoi visualizzare ogni fase prelevato per creare il tuo modello statistico, oltre a riparare qualsiasi difetto o abidcalcolazione che potresti aver aggiunto al tuo progetto. Un potente oggetto BuilderAdmbs utilizza le funzionalità di differenziazione automatica della libreria Autodif C ++, che è stata costruita appositamente per questo scopo. L'applicazione ti dà l'opportunità di studiare algoritmi avanzati, come il modello gerarchico bayesiano. Inoltre, il programma fornisce supporto per la modellazione di effetti casuali in un quadro di frequenza utilizzando algoritmi di alta classe come approssimazione di laplace e campionamento di importanza. Recensito da Andrei Fercalo, ultimo aggiornamento il 13 marzo 2014

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