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Stata 17和Stata 18中引入的新表格功能使描述性統計、回歸結果等表格的創建和定制變得較加*。這些強大的功能在推出后很快就受到了用戶的歡迎,我們經常會收到用戶的問題,他們想知道如何定制自己的表格。為了給我們的社區提供更多的學習資源,我們仔細挑選了一些我們經常回答的問題,并將其轉化為一系列示例豐富的常見問題解答.下面這個是表格預覽,或許你也有這樣類似的表格:??&nb
Stella軟件提供了建立模型的工具,用于表示和定義了系統各部分之間的關系。單擊和拖動模型圖創建和簡單的公式編輯可以快速模擬和查看結果。Stella支持系統動力學、離散事件和基于代理的建模。其強大的界面功能提供了多種查看結果的方式,以及自動數據導出/導入功能,使您能夠將仿真與其他應用程序集成。2023年7月,Stella發布3.4.1,10月,發布了較新版本3.5。為此科學軟件網為大家帶來3.4版
FLO-2D可以根據城市的細節特征、河漫灘界面、輸沙、雨水管組件、泥石流和地下水模擬的完整的洪水演算水文力學模型。FLO-2D可以模擬河流、沖積扇、城市和海岸洪水的洪水演進模型,可以解決任何不同的洪水問題:? 河漫灘泛濫? 流域降雨徑流? 城市洪水的街道流、水流阻塞和儲存損失? 陸上海嘯/颶風潮? 暴雨水溝建模? 泥石流? 無壓沖積扇流? 地表與地下水相互作用? 堤壩潰決? 尾礦壩潰壩與體積預測?
Stata 19 | 基于H2OML的二元分類器錯誤率近似統計檢驗方法
研究背景當您使用Stata全新的h2oml命令套件完成梯度提升機(GBM)與隨機森林(RF)分類器訓練后,測試數據顯示GBM模型準確率達87%,而RF模型為85%。這是否意味著GBM就是較優選擇呢?且慢定論。為何單一準確率指標不足為憑準確率、AUC值及均方根誤差等指標雖被廣泛采用,但其本質僅是點估計。這些數值僅反映模型在特定測試樣本上的表現,未能考慮樣本間變異所導致的波動。換言之,它們無法回答這個
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