Sagata régression standard 2004

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Sagata régression standard 2004 Classement & Résumé

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  • Rating:
  • Licence:
  • Shareware
  • Nom de l'éditeur:
  • Sagata Ltd
  • Site Internet de l'éditeur:
  • Systèmes d'exploitation:
  • Windows Vista/XP/2000
  • Taille du fichier:
  • 8.11MB

Sagata régression standard 2004 Mots clés


Sagata régression standard 2004 La description

Edity Software avec le confort associé à une interface Microsoft Excel et plus de fonctionnalités que de nombreux packages statistiques dédiés. La liste des fonctionnalités comprend: Génération de modèle interactive - Les experts préfèrent généralement choisir leurs modèles de manière interactive en fonction de la nature de leur problème et des informations statistiques pertinentes. S.R. Standard et Pro Tous deux fournissent une puissante fonctionnalité de modélisation personnalisée pour une génération facile de modèles de deuxième et troisième ordre. Engine de tracé 3D interactif - Le traçage des résultats des modèles de régression est souvent essentiel pour aider les décideurs à visualiser l'impact des variations de saisie des résultats. S.R. Standard et Pro Générez des parcelles de surface extrêmement ajustables et entièrement ajustables. Vérificateur de précision - Même avec les capacités informatiques modernes, les erreurs de troncature et la multicollinéaire sont toujours une préoccupation dans la modélisation de la régression. S.R. Standard et Pro ont une technologie exclusive pour identifier et atténuer ces problèmes numériques. Traitement efficace du backend - Les modèles de régression souvent impliquent des milliers ou même des dizaines de milliers de points de données. Le moteur de programme C ++ efficace à S.R. Standard et Pro peuvent enregistrer des minutes ou même des heures d'attente par rapport à de nombreux packages Microsoft Excel dans ces cas. "Et si" des prévisions interactives - S.R. Standard et Pro Fournissez des cellules interactives (moteur de prédiction) pour effectuer des analyses simples «si elles-mêmes» à l'aide des modèles de régression qu'ils dérivent pour prédire les sorties en fonction des entrées.


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