Regreso más Regress Plus, una herramienta de última generación muy fácil de usar para el modelado matemático.
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Matemáticas ecuación grafico ecuación modelo ecuación gráfica modelo determinista

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Regress Plus: una herramienta de vanguardia muy fácil de usar para el modelado matemático. Regress + es una herramienta fácil de usar, de vanguardia para modelos matemáticos. Optimizará casi cualquier modelo determinista (ecuación), así como modelos estocásticos (distribuciones), que tengan en la mayoría de los cinco parámetros. Las características y la funcionalidad más paralicadas no pueden Se coincida con cualquier otro programa disponible. Aquí hay algunas características clave de "Regress Plus": General · Modelado matemático simple (univariado) · Datos: · Determinista (regresión) · Stocastic (variables aleatorios) · Hasta 2,147,483,647 puntos (mínimo 7) · Pruebas de bondad de ajuste robustas · Intervalos de confianza de Bootstrap (90, 95 y 99 por ciento) para parámetros · Métricas de bondad de ajuste de modelos estocásticos · Metodología de bootstrap (cuando corresponda): · Técnica BCA (estado de la -art) · Técnica de percentil · Precisión sintonizable · Congelación opcional de "congelación" de la (s) estimación inicial (s) para cualquier parámetro (s) · elección del criterio de optimización · No hay supuestos ocultos en ninguna parte: · No hay aproximaciones, aparte de los comunes a muestrear y bootstrapping en general · No da da Transformaciones de TA de cualquier tipo · cuadros de diálogos "SMART" para ejecutar desatendido y / o en el fondo · Entrada de texto de textFile (puede contener comentarios ilimitados) · Tanto texto como la salida gráfica · Una pulsación de tecla hace una parcela (se puede guardar como un pick) · extenso Documentación (en PDF): · Tutorial (50 pp.) · Guía de usuarios (36 pp.) · Detalles técnicos y referencias (8 pp.) · Apéndice A: un compendio de distribuciones de probabilidad comunes (120 pp., Volumen separado) · Apéndice B: Mensajes de error (4 pp.) · MUCHOS DE MODELO DE DATOS DE DIFILIDADES MODELOS DÉTERNÍSTICOS · MODELOS: Y = F (X), con 1 a 10 parámetros · 22 familias incorporadas de modelos · Modelo Gaussian-Lorentzian para picos espectrales ( Ver ejemplo # 5) · Modelo de "definido por el usuario" · Modo de recocido simulado especial para ayudar a encontrar estimaciones iniciales de parámetros · Criterios de optimización: · Menos cuadrados · Desviación promedio mínima · Pesos (para la variable dependiente, Y) · Opcional] Listado de datos ajustados y residuos Modelado estocástico · 56 Distribuciones incorporadas: · 30 continuos · 17 BI continuo Méxuras de Nary · 5 discretas · 4 mezclas binarias discretas · Criterios de optimización: · Máxima probabilidad (todas) · Estadística mínima de Kolmogorov-Smirnov (variables continuas) · CHI-cuadrado mínimo (variables discretas) · Se puede agrupar la entrada discreta. Creación de muestras de variables aleatorios (archivos de texto, ver ejemplo # 10)

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