検索結果 computational

International Workshop on Computational Stochastics

Second International Workshop on Computational Stochasticspart of theInternational Conference on ComputationalScience (ICCS 2011)Tsukuba, Japan, June 1 - June 3, 2011MotivationStochastic models and me... (詳細へ) »
世代:
区別なし
|
性別:
区別なし
|
職業:
区別なし

Amazon.co.jp: Bayesian Modeling Using WinBUGS (Wiley Series in Computational Statistics): Ioannis Ntzoufras: 洋書

Preface. Acknowledgments. Acronyms. 1. Introduction to Bayesian inference. 1.1 Introduction: Bayesian modeling in the 21st century. 1.2 Definition of statistical models. 1.3 Bayes theorem. 1.4 Model-b... (詳細へ) »
世代:
区別なし
|
性別:
区別なし
|
職業:
区別なし

ScienceDirect - Computational Statistics & Data Analysis : Quantile regression using RJMCMC algorithm

世代:
区別なし
|
性別:
区別なし
|
職業:
区別なし

Amazon.co.jp: Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples (Wiley Series in Computational Statistics): Faming Liang, Chuanhai Liu, Raymond Carroll: 洋書

商品の説明内容説明 This book provides comprehensive coverage of simulation of complex systems using Monte Carlo methods. Developing algorithms that are immune to the local trap problem has long been considered... (詳細へ) »
世代:
区別なし
|
性別:
区別なし
|
職業:
区別なし

Computational Ecology 2004 (Kubo)

質問:モデル選択のとき AIC の差が小さかったらどう判断すべきか?答え:モデル選択では各モデルにモデル選択規準(AIC など; criterion は基準ではなく規準と書くらしい)を計算して,その値が一番「良い」ものを選びます.モデル選択規準は一般に観測されたデータと各モデルの「複雑さ」から計算されます.ここでは AIC を例に考えてみましょう.AIC の値が小さいほど,「あてはまりの良さ」と「... (詳細へ) »
世代:
区別なし
|
性別:
区別なし
|
職業:
区別なし
データの見方
  • インターネットリサーチの見方
  • インターネットリサーチの長所・短所
  • 参考文献
人気の記事

上に戻る