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matematica equazione grafico Equazione del modello equazione grafico Modello deterministico

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Regress Plus - uno strumento all'avanguardia molto user-friendly per la modellazione matematica. Regress + è uno strumento user-friendly, all'avanguardia per la modellazione matematica. Ottimizzerà quasi tutti i modelli deterministici univate (equazione) e modelli stocastici (distribuzioni) aventi al massimo cinque parametri. Le funzionalità e la funzionalità di funzionalità non possono Essere abbinati da qualsiasi altro programma disponibile. Ciò sono alcune caratteristiche chiave di "regress Plus": Generale · Semplice (univariato) Modellazione matematica · Dati: · Determinazione (regressione) · Stocasty (varia varia) · Fino a 2.147.483.647 punti (minimo 7) · Test robusto bontà-idoneità · Intervalli di confidenza bootstrap (90, 95 e 99 percento) per parametri · Metriche di buona qualità del modello stocastruale · Metodologia bootstrap (se del caso): · Tecnica BCA (stato del BCA -Rart) · Tecnica percentile · Precisione sintonizzabile · Opzionale "GRATUITA" delle stima iniziale / e per qualsiasi parametro / i · Scelta del criterio di ottimizzazione · Nessuna ipotesi nascoste ovunque: · Nessun approssimazione, a parte quelle comuni al campionamento e ai bootstrapping in generale · No da. TA TRASFORMAZIONI DI QUALSIASI KINT · Dialogie "intelligenti" da eseguire incustodita e / o sullo sfondo · Ingresso file di testo (può contenere commenti illimitati) · Sia il testo che l'uscita grafica · Un tasto effettua un disegno (può essere salvato come PICT) · Ampio Documentazione (in PDF): · Tutorial (50 pp.) · Guida agli utenti (36 pp.) · Dettagli tecnici e riferimenti (8 pp.) · Appendice A: un compendio di distribuzioni comuni di probabilità (120 pp., Volume separato) · Appendice B: messaggi di errore (4 pp.) · Un sacco di modelli di modelli deterministici di campioni di campioni · Modelli: y = f (x), con 1 a 10 parametri · 22 famiglie integrate di modelli · Modello gaussiano-lorentziano per cime spettrali ( Vedi esempio # 5) · Modello "definito dall'utente" · Modalità di ricottura simulata speciale per aiutare a trovare le stime dei parametri iniziali · Criteri di ottimizzazione: · I minimi quadrati · Deviazione media minima · Pesi (per la variabile dipendente, Y) · Elenco dei dati montati e dei residui Modellazione stocastica · 56 distribuzioni integrate: · 30 continuo · 17 BI continua Miscele in Nary · 5 Discrete · 4 miscele binarie discrete · Criteri di ottimizzazione: · Massima minima probabilità (tutti) · Statistica minima Kolmogorov-smirnov (variazioni continue) · Minimo Chi-Square (variazioni discrete) · L'input discreto può essere raggruppato · Creazione di campioni di variazioni casuali (TextFiles, vedere Esempio # 10)

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