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人工智能支持因果循環(huán)圖開發(fā)在創(chuàng)建因果循環(huán)圖時,現(xiàn)在有了虛擬助手,您可以利用人工智能的力量,加快并改進連貫完整的因果循環(huán)圖的開發(fā)。該助手可以幫助識別鏈接性及其存在的理由,同時讓您負責終決定包含哪些內(nèi)容。此外,該助手的組織方式還便于您嘗試不同的查詢方式,以改進圖表效果。提高模擬速度我們對斯特拉底層的計算引擎進行了一系列改進,根據(jù)模型的不同,模擬所需的時間將減少 20% 到 80%。桌面模擬和發(fā)布模擬的
《壽命數(shù)據(jù)回歸分析及Minitab實現(xiàn)》網(wǎng)絡研討會順利舉辦!
2022年12月7日Minitab專題課程:“使用 Minitab 統(tǒng)計軟件提升您的預測分析技能”,順利舉辦。2022上半年友萬科技已經(jīng)成功展開了三場 Minitab 在線研討會:《質(zhì)量管理基本工具及其Minitab實現(xiàn)》、《雙總體均值檢驗:雙樣本t檢驗還是配對t檢驗?》、《質(zhì)量變異到底來自哪里?基于Minitab的多變異分析》。課程反響熱烈,參與學習的學員們都好評不斷。本次課程是“基于Minit
【GAMS實際案例】使用 GAMS 為歐盟建模交通碳強度目標
GAMS為“General Algebraic Modeling Systems”的縮寫,透過簡單的操作模式,GAMS排除了許多技術(shù)性問題,讓用戶能專心于模塊的建立。其語言編輯器近似于其他常用的程序語言,讓多的使用者能受惠于GAMS。在使用過程中,運算數(shù)據(jù)可以經(jīng)由常用的表格加載、清晰的模塊架構(gòu)讓用戶可以隨時重用之前撰寫的模塊,進行代數(shù)符號的修改。GAMS亦可以對包含時間序列的動態(tài)模塊進行運算。通用
【Stata專欄】貝葉斯閾值自回歸(Bayesian threshold autoregressive)模型
導讀Autoregressive (AR)?模型是應用經(jīng)濟學和其他學科中使用廣泛的模型之一,因為它們具有通用性和簡單性。然而,實體經(jīng)濟和金融數(shù)據(jù)的動態(tài)特征會隨著時間的推移而變化,這限制了線性時間序列模型的適用性。例如,失業(yè)率的變化是隨著經(jīng)濟狀態(tài)的函數(shù),無論是擴張還是收縮。已經(jīng)開發(fā)了多種模型,允許?time-series dynamics?依賴于其所屬系統(tǒng)的狀態(tài)。這類
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