 | 統計:: Gausshelmert.Statistics :: GausshelMertは、一般的な最小二乗推定モジュールです。 |
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統計:: Gausshelmert. ランキングとまとめ
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- ライセンス:
- Perl Artistic License
- 価格:
- FREE
- 出版社名:
- Stephan Heuel
- 出版社のWebサイト:
- http://search.cpan.org/heuel/Statistics-GaussHelmert-0.05/GaussHelmert.pm
統計:: Gausshelmert. タグ
統計:: Gausshelmert. 説明
統計:: GausshelMertは、一般的な最小二乗推定モジュールです。 統計:: GausshelMertは一般的な最小二乗推定モジュールです。 ＃空のモデルを作成するMy $ ESSISTATION =新しい統計:: GAUSSHELMERT。注※$ Y、共分散行列＃$ SIGMA_YY、未知のパラメータのための最初の推測$ B0。 $推定 - >観測（$ Y）; $見積もり - > covariance_observations（$ sigma_yy）; $見積もり - > initial_guess（$ B0）; ＃＃クロージャを使用して暗黙のモデル関数とそのヤコビアンを指定してください。 $推定 - > OBSERATION_UPRATIONS（sub {...}）; $推定 - > jacobian_unknowns（sub {...}）; $推定 - > jacobian_observations（sub {...}）; ＃あるいは未知の＃パラメータにいくつかの制約を課したい、これは必須の$ repsation->制約（sub {...}）ではありません。 $推定 - > Jacobian_Constraints（sub {...}）; ＃見積もり$推定 - > start（verbose => 1）; ＃印刷結果印刷$推定 - >見積__unknown（）、$推定 - > covariance_unknown（）;このモジュールは、一連の観測値を考慮してモデルパラメータを推定するための柔軟なツールです。このモジュールは線形推定モデルの機能を提供します。基礎となるモデルはGauss-Helmert Model.Statistics :: Gausshelmertと呼ばれます。暗黙の最小化関数を指定する必要があります（従来の回帰方法のように明示的な機能とは対照的に）、未知と観察に関するその派生物とそのデリバティブを指定する必要があります。不明な（そのデリバティブで）制約関数を指定することもできます。さらにあなたはすでに近似的な解決策を必要としています。いくつかの問題のために、いくつかのよく選択された観察を伴う未知のパラメータを直接解くことによって近似解決策を見つけることは簡単です。要件： ・Perl
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