• UTA Plus

  • 在147篇文章中引用[sw16225]
  • 程序,基于依次的 回归,包括求解一个小的线性规划。。。敏感性分析依次的 回归问题。有一个友好的用户界面。。。
  • 维萨卢塔

  • 参考109篇文章[sw16231]
  • 依次的 回归重温:用一组加性值函数进行多准则排序。维萨卢塔。。。依次的 回归. 决策提供的偏好信息。。。选择。通过依次的 回归是所有附加值的集合。。。
  • 有效值

  • 参考文献95篇[sw04532]
  • 包rms:回归建模策略,回归建模、测试、估计、验证、图形、预测和排版。。。还包含二进制和依次的物流回归模特和巴克利·詹姆斯的多重。。。为使用二进制或依次的物流回归,考克斯回归,加速失效时间模型。。。
  • 依次的

  • 在26篇文章中引用[sw12561]
  • 包裹依次的:回归模型依次的数据。累积链接(混合)模型的实现也知道。。。
  • 混合器

  • 在26篇文章中引用[sw08990]
  • 混合效应的计算机程序依次的 回归分析。mixer提供最大边际似然估计。。。混合效应依次的逻辑和problog回归模型。这些模型。。。
  • bmrm公司

  • 引用23条[sw11016]
  • beta优化,ROC优化,依次的 回归,分位数回归,ε不敏感回归,最小均方,逻辑。。。
  • 泰洛斯

  • 引用21篇文章[sw00954]
  • 多准则分析原理依次的 回归技术。本发明的主要优点是。。。
  • 虎鲸

  • 引用9篇文章[sw26304]
  • 虎鲸(依次的 回归和分类算法)是一个MATLAB框架,实现和集成。。。广泛的依次的 回归论文中的方法和绩效指标”依次的 回归方法。。。绩效报告。基本定义依次的 回归可以在维基百科上找到。。。
  • 聚会

  • 27条引用[sw07330]
  • 适用于各种回归问题,包括名义上的,依次的,数字,以及审查。。。模型(例如线性模型、GLMs或生存率回归)采用参数不稳定性检验进行分割选择。。。
  • 有序网

  • 参考6篇文章[sw20527]
  • 套餐顺序网:处罚依次的 回归. 适合依次的 回归弹性网格惩罚模型。。。类我们称之为元素连接多项式-依次的(埃尔莫)班。这个班的每个家庭。。。
  • 上帝啊

  • 引用5篇文章[sw23411]
  • 洛迪夫包装:物流依次的 回归使用IRT的差异项目功能。差异项目功能分析。。。使用迭代混合依次的物流回归项目理论和反应。。。
  • 普通MIF

  • 引用5篇文章[sw14365]
  • 普通MIF:依次的 回归对于高维数据。这个软件包提供了一个函数来拟合累积。。。前后延续率,刻板印象依次的当参数数目。。。
  • mvord公司

  • 引用2篇文章[sw32290]
  • mvord包:多元依次的 回归模型。一种灵活的多元拟合框架依次的 回归模型。。。
  • 普通森林

  • 引用3篇文章[sw26301号]
  • 依次的forest(OF)方法允许依次的 回归有高维和低维数据。之后。。。用于预测依次的新观测值的目标变量。而且。。。
  • OGLM公司

  • 引用3篇文章[sw14973]
  • 高加索。依次的 回归模型错误地假设误差方差是相同的。。。标准错误是错误的回归)参数估计是有偏差的。有了oglm。。。其他几种特殊情况依次的广义线性模型也可以用oglm估计。。。
  • 回购

  • 参考第7条[sw07133]
  • 重复测量比例优势逻辑回归分析依次的统计软件中的分数数据。。。建立了相关重复的优势度模型依次的分数数据,使用修改后的版本。。。最小广义方差回归拟合算法中每一步的参数。。。
  • 梅子

  • 引用3篇文章[sw08595]
  • SPSS用于分析依次的 回归模型为研究人员提供了一种简单的方法。。。
  • BGLR公司

  • 在10篇文章中引用[sw14008]
  • 半参数贝叶斯回归到continuos(不管是否删帖),二进制和依次的结果。。。
  • 索雷格

  • 1条引用[sw37558号]
  • 刻板印象:sg163依次的 回归. 本说明书描述了依次的 回归模型。。。刻板印象依次的 回归(SOR)模型,它可以被认为是施加排序约束。。。绝对的,而不是依次的,并使用多项式逻辑回归(米洛吉特)在斯塔塔。这个。。。insert描述了依次的 回归模特,刻板印象依次的 回归(SOR)模型。。。
  • 当然

  • 引用2篇文章[sw31563]
  • 套餐确定:代用残差依次的和将军回归模型。代理的实现。。。残差和诊断依次的和将军回归模型;详情见刘、张。。。从包裹“质量”来看依次的'、'rms'和'VGAM'。支持二进制回归使用标准的模型。。。