Admis Le logiciel le plus puissant pour le développement de modèles non linéaires à la pointe de la technologie
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Travailler avec des statistiques peut être un pari parfois, car le choix du mauvais algorithme de calcul pourrait gâcher les variables déjà volatiles. Ainsi, l'utilisation du logiciel approprié pouvant calculer vos modèles non linéaires pourrait être de sauvetage. Admb, qui représente la différence automatique Model Builder, est une application fiable qui vous aide à créer et à calculer des modèles statistiques non linéaires. La différenciation automatique fait référence à l'ensemble des techniques utilisées pour évaluer la dérivée d'une fonction spécifiée par un programme informatique. Il exploite le fait qu'un programme informatique exécutera toujours une séquence d'opérations et de fonctions arithmétiques élémentaires, quelle que soit sa complexité. L'application est considérablement utilisée dans le monde entier par des institutions académiques pour la modélisation écologique et statistique. L'application nécessite une version de Visual C ++ afin de fonctionner correctement. Fast Model Creatorthe Application s'exécute en invite de commande et vous permet de créer des objets pour la DLL et l'ADMB-BE, en fonction de vos données d'entrée. En outre, cela vous aide à comprendre la mise en page de votre modèle en vous offrant la possibilité de créer des fichiers d'objet contenant des bornes de sécurité et des symboles de débogage. Vous pouvez maintenant visualiser chaque étape prise pour créer votre modèle statistique, ainsi que réparer tout défaut ou toute erreur de calcul que vous auriez pu ajouter à votre projet. Un puissant objet BuilderAdmbe utilise les capacités de différenciation automatique de la bibliothèque AutoDif C ++, qui a été construite spécifiquement à cette fin. L'application vous offre la possibilité d'étudier des algorithmes avancés, tels que le modèle hiérarchique bayésien. De plus, le programme permet de modéliser des effets aléatoires dans un cadre de fréquence en utilisant des algorithmes de grande classe telles que l'approximation de la largage et l'échantillonnage important. Commenté par Andrei FerCalo, dernière mise à jour le 13 mars 2014

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