Admisión El paquete de software más potente para el desarrollo de modelos no lineales de última generación
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Trabajar con estadísticas puede ser una apuesta a veces, ya que elegir el algoritmo de computación incorrecto podría arruinar las variables ya volátiles. Por lo tanto, el uso del software apropiado que puede calcular sus modelos no lineales podría ser salvavidas. El ADMB, que significa el fabricante de modelos de diferenciación automática, es una aplicación confiable que lo ayuda a crear y calcular modelos estadísticos no lineales. La diferenciación automática se refiere al conjunto de técnicas utilizadas para evaluar la derivada de una función especificada por un programa de computadora. Explota el hecho de que un programa de computadora siempre ejecutará una secuencia de operaciones y funciones de aritmética elementales, independientemente de su complejidad. La solicitud se utiliza enormemente en todo el mundo por las instituciones académicas para el modelado ecológico y estadístico. La aplicación requiere cualquier versión de Visual C ++ para funcionar correctamente. La aplicación FAST Model Creatorthe se ejecuta en el símbolo del sistema y le permite crear objetos para DLL y ABB-BE, según sus datos de entrada. Además, le ayuda a comprender el diseño de su modelo ofreciéndole la posibilidad de crear archivos de objetos que contengan límites seguros y símbolos de depuración. Ahora puede visualizar cada paso tomado para crear su modelo estadístico, así como para reparar cualquier falla o error de cálculo que pueda haber agregado a su proyecto. Un objeto poderoso BuilderDMB utiliza las capacidades automáticas de diferenciación de la biblioteca Autodif C ++, que se construyó específicamente para este propósito. La solicitud le da la oportunidad de estudiar algoritmos avanzados, como el modelo jerárquico bayesiano. Además, el programa proporciona apoyo para modelar los efectos aleatorios en un marco de frecuencia utilizando algoritmos de clase alta, como la aproximación de la Laplace y el muestreo de importancia. Revisado por Andrei Fercalo, Última actualización el 13 de marzo de 2014

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