Wskazówki Dotyczące Eliminowania Błędów Pomiarowych W Ostatnich Modelach Nieliniowych. Nowoczesna Perspektywa, Wydanie Drugie.

[Rozwiązany] Twój komputer działa wolno. Kliknij tutaj, aby pobrać.

Często można napotkać błąd polegający na tym, że błędy pomiarowe w modelach nieliniowych są drugą edycją dotyczącą współczesnego punktu widzenia. Cóż, istnieje kilka sposobów na rozwiązanie tego problemu, więc wkrótce go osiągniemy.

Błąd pomiaru przy modelach nieliniowych: nowoczesny wymiarowanie, okładka drugiego wydania
Błąd pomiaru przy zastosowaniu modeli nieliniowych: nowoczesny wzrok, okładka drugiego wydania książki

Błąd pomiaru podczas modeli nieliniowych nowoczesna pozy druga edycja

ZAOSZCZĘDŹ
12 GBP

Wydanie II

Prawa autorskie 2006

Opis książki

Szybka i łatwa naprawa komputera

Czy Twój komputer działa trochę wolniej niż kiedyś? Może pojawia się coraz więcej wyskakujących okienek lub połączenie internetowe wydaje się nieco niestabilne. Nie martw się, jest rozwiązanie! Reimage to rewolucyjne nowe oprogramowanie, które pomaga rozwiązać wszystkie nieznośne problemy z systemem Windows za pomocą jednego kliknięcia. Dzięki Reimage Twój komputer będzie działał jak nowy w mgnieniu oka!

  • 1. Pobierz i zainstaluj Reimage
  • 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy

  • Od opublikowania pierwszego wydania podobnego do „Niepewność pomiaru w nieliniowych zastosowaniach natryskowych” minęła ponad określona dekada, a badania w tej dziedzinie z pewnością nie zostały zatrzymane. W rzeczywistości nastąpiła inwersja. W rezultacie, kolejna edycja Nieliniowych modeli błędów pomiarowych: nowoczesna perspektywa została dostosowana i znacząco zaktualizowana, aby teraz udostępniać najbardziej wszechstronny, a następnie wiele aktualnych przeglądów dostępnych obecnie modeli błędów pomiarowych. za chwilę. .

    Co nowego w drugim wariancie?

    O wiele bardziej szczegółowe omówienie rozwiązań rachunku bayesowskiego do metod Monte Carlo z użyciem łańcuchów M rkova

    â

    â â (â câ â (z powodu przyjęcia “do” a “â n)” dla “reklamy (a. â€

    Ã, â àArges Regresja nieparametryczna Regresja

    Ekrany survivalowe zostały przeniesione na osobną stronę.

    Ã, Wiele innych przykładów i dodatkowych grafik ilustracyjnych

    Aby pomóc w połączeniu z internetem

    błąd pomiaru w modelach nieliniowych to po prostu nowoczesna perspektywa wydanie drugie

    Ponadto moi autorzy rozszerzyli starą tematykę w Dodatku A, a także ze względu na materiał techniczny z poszczególnych poddodatków na nowy dodatek B w celu praktycznej nawigacji. Bez względu na rodzaj prowadzonej działalności, zakładając, że szukasz dogłębnych dyskusji, a tym samym przeglądów modeli błędów pomiarowych, teraz błędy pomiarowe związane z modelami nieliniowymi: nowoczesna perspektywa, wydanie drugie z pewnością są Twoim zasobem.

    Tabela w spisie treści

    Przewodnik po punktacji
    Wprowadzenie
    Podwójny/potrójny błąd pomiaru
    Klasyczny błąd pomiaru Przykład odżywiania
    Przykłady błędów pomiaru
    Epidemiologia promieniowania i błąd Berksona
    Model klasycznego błędu pomiaru Rozszerzenia
    Dodatkowe przykłady projektów pomiaru błędów
    Przegląd klasycznego rozwiązania błędu
    Utrata wydajności
    Podsumowanie< br>Komentarz bibliograficzny
    Kluczowe pojęcia
    Cechy funkcjonalne i strukturalne
    Modele błędów pomiarowych
    Sprzęt do transmisji danych
    Czy istnieje „dokładny” predyktor? dokładnie co jest prawdą
    Błąd różniczkowy i nieróżnicowy
    Prognoza
    Przypisy bibliograficzne >Regresja liniowa dotycząca tłumienia
    Wprowadzenie
    Błąd spowodowany błędem wielkości
    Regresja wielokrotna i ortogonalna
    Bias modyfikacja
    Odchylenie w celu uzyskania wariancji
    Straty w ogólnych kłopotach
    Noty referencyjne
    Kalibracja regresji
    Przegląd
    Wzór algorytmu kalibracji dla regresji
    Przykłady NHANES
    Operacja kalibracji parametry oceny
    Niepowodzenie pomiaru multiplikatywnego
    Błąd standardowy
    Ulepszone odmiany kalibracji regresji – Przykłady aproksymacji – Próbki teoretyczne – Referencje i oprogramowanie – Ekstrapolacja symulacji – Prezentacja – Heurystyka ekstrapolacji symulacji elektroniczny Algorytm SIMEX – Zastosowanie zawierające SIMEX do niektórych ważnych pola specjalne – Rozszerzenia i powiązane procedury – Notatki bibliograficzne – Szczegóły instrumentalne – Przegląd – Zmienne instrumentalne Var w trybie liniowym ls – Szacowanie przybliżone połączone ze zmiennymi instrumentalnymi – Skorygowane metody estymatora – Przykłady – Inne modele – Notatki bibliograficzne – Sposoby funkcji estymacji – Przegląd – Regresja liniowa ponadto logistyczna
    Warunkowe funkcje estymatora
    dostosowane przez obliczenie pracy estymatora z asymptotycznymi przybliżeniami
    porównanie zależnych, a zatem skorygowanych oszacowań
    wskazówki bibliograficzne
    prawdopodobieństwo i quasi-prawdopodobieństwo
    wprowadzenie
    kroki liczba i 3: konstrukcja Prawdopodobieństwo Krok 4: Obliczanie prawdopodobieństwa liczbowo
    br>Rak szyjki macicy i opryszczka
    Zasoby Framingham
    Ponowna analiza strony internetowej testu Nevada
    Przykładowe zapalenie oskrzeli
    Modele quasifunkcjonalne – prawdopodobieństwo wraz z wariancją
    Noty bibliograficzne – Metody bayesowskie – Prezentacja – Próbnik Gibbsa – Metropolis Algorithm Hastings – Regresja liniowa – Model nieliniowy – Regresja logistyczna – Berks zlokalizowany na Error
    Automatyczna implementacja < br>Rak szyjki macicy i po prostu opryszczka
    Dane Framingham
    Dane OPEN: Model składowych wariancji
    Notki bibliograficzne
    Testowanie hipotez
    Przegląd
    Przybliżenie zbliżone do kalibracji regresji
    Ilustracja: Rozumienie PUBLICZNE
    Założenia dotyczące subwektorów βx plus βz
    Testy efektywnych estymatorów H 1 : βx równa się 0
    Nota bibliograficzna
    Dane podłużne in plus mimiki mieszane
    Modele mieszane dla danych podłużnych
    Brak wśród modeli mieszanych Pomiar
    Estymacja korekcji błędu
    SIMEX dla GLMMEM
    Kalibracja regresji dla GLMM
    Oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa
    Symulacja sprzężona
    Inne modele jako zastosowania
    Przykład: Badanie CHOICE
    Bibliografia
    Estymacja nieparametryczna
    Dekonwolucja
    Regresja Jony nieparametryczne
    Prim
    >Menedżer modyfikacji linii bazowych
    ise Notatki bibliograficzne
    Regresja semiparametryczna
    Przegląd
    Modele addytywne
    MCMC W oparciu o Additive Splin e Models
    Algorytm Mona Carlo EM
    Symulacja z błędami klasycznymi
    Symulacja z błędami Berksona
    Semi-parametryczne: modelowanie parametryczne X
    Modele parametryczne: brak założeń dotyczących X
    Notatki bibliograficzne
    Dane przeżycia
    Notacja uzupełniająca założenia
    Funkcja hazardu indukowanego < br>Kalibracja regresji w warunkach analizy przeżycia
    SIMEX do analizy przeżycia — postęp przewlekłej niewydolności nerek — metody pół-ale nieparametryczne – Wyprowadzanie prawdopodobieństw dla modeli kruchości – Uwagi bibliograficzne – Błąd zmiennej odpowiedzi – Błąd odpowiedzi i regresja liniowa – Inne formy Błąd odpowiedzi addytywnej
    Regresja logistyczna zawierająca błąd odpowiedzi
    Stosowane metody prawdopodobieństwa Tylko pełne dane.
    Metody półparametryczne tworzone przez weryfikację danych. oraz lepsza idea liniowa i regresja
    Metody prawdopodobieństwa
    Równania bezstronnego przewidywania
    Modele quasi-prawdopodobieństwo i dyspersja jest efektywne (QVF)
    Uogólnione wybory liniowe
    Metody ładowania rozruchowego
    Dodatek B: Techniczne informacje i fakty
    Dodatek do Rozdziału 1: Charakterystyka błędów modeli Berksona i modeli klasycznych
    Dodatek, Uh Naprawdę Rozdział 3 . 0: Regresja liniowa i tłumienie
    Kalibracja regresji
    SIMEX
    Zmienne instrumentalne
    Metody funkcji estymacji
    Prawdopodobieństwo i quasi-prawdopodobieństwo
    Metody bayesowskie
    Linki
    Spis zastosowań i wskazówki
    Indeks