סטטיסטיקה :: Gausshelmert. סטטיסטיקה :: Gausshelmert הוא מודול הערכה משוקלל לפחות ריבועים.
הורד עכשיו

סטטיסטיקה :: Gausshelmert. דירוג וסיכום

סטטיסטיקה :: Gausshelmert. תגים

פרל מודול ריבועים אוּמדָן אומדן ריבועים סטטיסטיקת GaussHelmert

סטטיסטיקה :: Gausshelmert. תיאור

סטטיסטיקה :: Gausshelmert הוא משוקלל לפחות ריבועים מודול הערכה. סטטיסטיקה :: Gausshelmert הוא משוקלל משוקלל לפחות מודול אומדן. Synopsis להשתמש סטטיסטיקה :: Gausshelmert; # יצירת מודל ריק שלי הערכה $ = סטטיסטיקה חדשה :: Gausshelmert; # הגדרת המודל נתון תצפיות $ y, covariance מטריצות # $ sigma_yy, ניחוש ראשוני $ B0 עבור הפרמטרים הלא ידועים. $ אמידה -> תצפיות ($ Y); $ אמידה-> covariance_observations ($ sigma_yy); $ אמידה -> INTIVITY_GUESS ($ B0); # ציין את הפונקציה מודל משתמע jacobians שלה באמצעות # סגרים. $ אמידה -> תצפיות (תת {...}); $ אמידה -> Jacobian_unknowns (משנה {...}); $ אמידה -> Jacobian_observations (תת {...}); # אולי אנחנו רוצים לכפות כמה אילוצים על הפרמטרים לא ידוע, זה לא חובה $ אמידה -> אילוצים (תת {...}); $ אמידה -> Jacobian_Constraints (תת {...}); # התחל אומדן $ אמידה -> התחל (verbose => 1); # הדפסה הדפסה הדפסה הדפסה -> אמידה Enter_unkNown (), $ אמידה -> Covariance_unknown (); מודול זה הוא כלי גמיש להערכת פרמטרים מודל בהתחשב בתצפיות. המודול מספק פונקציה עבור מודל הערכה ליניארית, המודל הבסיסי נקרא Gauss-Helmert Model.Statistics :: Gausshelmert שונה מודולים כגון סטטיסטיקה :: OLS במובן זה עשוי להתאים פונקציות שרירותיות לנתונים של כל ממדים. אתה צריך לציין פונקציית מינימיזציה מרומזת (בניגוד לפונקציות מפורשות כמו בשיטות רגרסיה מסורתית) ואת נגזרותיה עם כבוד לא ידוע והתצפיות. ניתן גם לציין פונקציה אילוצים על ידידות (עם נגזרת). יתר על כן אתה כבר צריך פתרון משוער. עבור כמה בעיות זה קל למצוא פתרונות משוערים על ידי פתרון ישירות עבור הפרמטרים הלא ידועים עם כמה תצפיות נבחרות היטב. דרישות: · פרל

סטטיסטיקה :: Gausshelmert. תוכנה קשורה