통계 :: Gausshelmert. 통계 :: GAUSSHELMERT는 일반적인 가중치 최하위 추정 모듈입니다.
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Perl 모듈 정사각형 견적 사각형 추정 Gausshelmert 통계

통계 :: Gausshelmert. 설명

통계 :: Gausshelmert는 일반 가중치 최소 제곱정 추정 모듈입니다. 통계 :: Gausshelmert는 일반적인 가중치 최하위 추정 모듈입니다. Synopsis 사용 통계 :: Gausshelmert; # 빈 모델 만들기 My $ 추정 = 새로운 통계 :: Gausshelmert; # 관측치 주어진 모델을 설정 $ y, 공분산 행렬 # $ sigma_yy, 알 수없는 매개 변수에 대한 초기 추측 $ b0. $ 추정 -> 관측 ($ y); $ 추정 -> Coveariance_Observations ($ sigma_yy); $ 추정 -> initial_guess ($ b0); # # 클로저를 사용하여 암시 적 모델 기능과 해당 자코 코를 지정하십시오. $ 추정 -> Observation_Equations (sub {...}); $ 추정 -> Jacobian_UnkNowns (하위 {...}); $ 추정 -> jacobian_observations (하위 {...}); # 우리는 알 수없는 # 매개 변수에 대한 일부 제약 조건을 부과하기를 원할 것입니다. 이것은 필수 $ 추정 -> 제약 조건 (하위 {...})이 아닙니다. $ 추정 -> jacobian_constraints (sub {...}); # 시작 추정 $ 추정 -> 시작 (verbose => 1); # 인쇄 결과 인쇄 $ 추정 -> exposited_unknown (), $ 추정 -> 공동도 _Unknown ();이 모듈은 관측 세트가 지정된 모델 매개 변수를 추정하기위한 유연한 도구입니다. 모듈은 선형 추정 모델의 기능을 제공하며 기본 모델을 Gauss-Helmert Model이라고합니다 .Statistics :: Gausshelmert는 임의의 기능이 모든 차원의 데이터에 맞게 적합 할 수있는 의미에서 통계 :: OLS와 같은 모듈과 다릅니다. 암시 적 최소화 기능 (전통적인 회귀 방식에서와 같이 명시적인 기능과는 대조적으로) 및 알려지지 않은 것과 관찰과 관련된 파생 상품이 있습니다. 또한 알 수없는 기능 (파생게 포함)에서 제한 조건 함수를 지정할 수도 있습니다. 또한 이미 근사 해결책이 필요합니다. 몇 가지 문제의 경우 알 수없는 매개 변수가 잘 선택된 관찰을 통해 직접 해결하여 대략적인 솔루션을 쉽게 찾을 수 있습니다. 요구 사항 : · Perl.

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