苏打水

本文简要介绍了SODAS软件。SODAS(符号化官方数据分析系统)是一个模块化软件,其中每种统计方法(符号对象数据库、符号对象的距离矩阵、符号数据的可分分类、符号核判别分析、群的符号描述、因子判别分析、主成分分析、直方图和基本统计、分层数据的分割树、决策树等)作为一个图标进行操作,图标在链接中链接。使用SODAS软件进行的符号数据分析在图形上类似于一个链接统计方法的链。顶部图标表示符号数据文件。链接收集应用于指定SODAS文件的一组符号统计方法。链接编辑器用于在任何情况下,如果一个方法需要从前面的方法得到结果,那么就要进行一致性控制


zbMATH中的参考文献(参考文献69条,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 迪亚斯,索尼亚;布里托,保拉;Amaral,Paula:通过分数规划对分布数据进行判别分析(2021年)
  2. 纳塔莎,凯杰扎尔;科伦雅克-乔恩,西蒙娜;巴塔格尔吉,弗拉基米尔:模态值符号数据的聚类(2021)
  3. 翁布里亚,卡德里;马纳布一号;Yaguchi,Hiroyuki:基于分位数方法识别分布数据中微观细节的层次概念聚类(2021)
  4. 安东尼奥·卡尔冈;伦巴第,路易吉;阿凡齐,洛伦佐;Pascali,Eduardo:区间值数据的多中介分析(2020)
  5. 关、荣;王惠文;郑海涛:考虑波动性提高财务困境预测的准确性:基于区间数据的判别模型(2020)
  6. 纳西门托,迭戈C。;皮门特尔,布鲁诺;苏扎,蕾娜塔;莱特,若昂。;爱德华兹,迪伦J。;桑托斯,塔伊萨。;Louzada,Francisco:用于神经科学的符号区间数据的动态时间序列平滑(2020)
  7. 马哈拉吉,伊丽莎白安;Teles,保罗;Brito,Paula:区间时间序列聚类(2019)
  8. 杜阿尔特·席尔瓦,A.佩德罗;菲尔兹莫瑟,彼得;Brito,Paula:区间数据中的异常值检测(2018)
  9. 孙玉英;汉,艾;洪永淼;王寿阳:区间值时间序列数据的阈值自回归模型(2018)
  10. 郝鹏;郭俊鹏:区间值符号数据回归的约束中心距联合模型(2017)
  11. 赫伦,卡雷尔;布里托,保拉;Filzmoser,Peter:区间成分数据的探索性数据分析(2017)
  12. 勒拉德马赫,J。;Billard,L.:直方图值数据的主成分分析(2017)
  13. 魏、元;王珊珊;王慧文:偏线性模型区间值数据回归(2017)
  14. 布兰科·费尔南德斯,A。;González Rodríguez,G.:区间值变量的灵活线性回归模型的推断研究(2016)
  15. 李文华;郭俊鹏;陈颖;王明璐:区间符号数据的一种新表示及其在动态聚类中的应用(2016)
  16. Makosso kallyth,Sun:符号直方图变量的主轴分析(2016)
  17. 陈美玲;王惠文;秦忠峰:概率符号数据的主成分分析:一种更通用和更精确的算法(2015)
  18. 利马·内托,尤夫拉西奥;dos Anjos,Ulisse U.:基于copulas的区间值变量回归模型(2015)
  19. 迪亚斯,索尼亚;Brito,Paula:带直方图值变量的线性回归模型(2015)
  20. 杜阿尔特·席尔瓦,A.佩德罗;Brito,Paula:区间数据的判别分析:基于参数和距离的方法评估(2015)