Transformação inversa em stata forex

Este post foi escrito em conjunto com Yulia Marchenko, Diretora Executiva de Estatística, StataCorp. A teoria da resposta ao item (IRT) é usada para modelar a relação entre as habilidades latentes de um grupo de sujeitos e os itens de exame usados ​​para medir suas habilidades. Stata 14 introduziu uma suíte de comandos para a montagem de modelos IRT usando máxima verossimilhança, veja, por exemplo, o blog Spotlight on irt de Rafal Raciborski eo manual da IRT Item Response Theory para mais detalhes. Neste post, demonstramos como ajustar Bayesian binário IRT modelos usando o redefinir () opção introduzida para o comando bayesmh no Stata 14.1. Também usamos a opção de verossimilhança dbernoulli () disponível a partir da atualização em 03 de março de 2017 para montagem da distribuição Bernoulli. Se você não estiver familiarizado com os conceitos e o jargão das estatísticas bayesianas, talvez queira assistir aos vídeos introdutórios no canal Stata Youtube antes de prosseguir. Utilizamos a versão abreviada dos dados matemáticos e científicos de DeBoeck e Wilson (2004), masc1. O conjunto de dados inclui 800 respostas de estudantes a 9 perguntas de teste destinadas a medir a habilidade matemática. A suíte irt se encaixa modelos IRT usando dados na forma ampla 8211 uma observação por assunto com itens registrados em variáveis ​​separadas. Para ajustar modelos IRT usando bayesmh. Precisamos de dados na forma longa, onde os itens são registrados como observações múltiplas por assunto. Assim, remodelamos o conjunto de dados em uma forma longa: temos uma única variável de resposta binária, y. E duas variáveis ​​de índice, item e id. Que identificam os itens e assuntos, respectivamente. Isso nos permite formular nossos modelos IRT como modelos multiníveis. Os comandos a seguir carregam e preparam o conjunto de dados. Para garantir que inclua todos os níveis de item e id em nossos modelos, usamos fvset base none para manter as categorias de base. No que se segue, apresentamos oito modelos IRT binários bayesianos, aumentando em complexidade e poder explicativo. Realizamos a comparação de modelos bayesianos para obter uma visão sobre o que seria o modelo mais adequado para os dados disponíveis. Para modelos de alta dimensionalidade, como modelos IRT, você pode ver diferenças nos resultados de estimativa entre diferentes plataformas ou diferentes sabores de Stata devido à natureza da amostragem de Monte Carlo (MCMC) de cadeia de Markov e precisão numérica finita. Estas diferenças não são uma fonte de preocupação que estarão dentro do intervalo da variabilidade MCMC e levará a conclusões inferenciais semelhantes. As diferenças vão diminuir à medida que o tamanho da amostra MCMC aumenta. Os resultados neste post são obtidos do Stata / SE na plataforma Linux de 64 bits usando o tamanho de amostra padrão de 10.000 MCMC. Deixe os itens ser indexados por (i1, pontos, 9) e os assuntos por (j1, pontos, 800). Seja (thetaj) a habilidade matemática latente do sujeito (j), e seja (Y) a resposta do sujeito (j) ao item (i). No modelo de logística de um parâmetro (1PL), a probabilidade de obtenção de uma resposta correta é modelada como uma função inversa-logit dos parâmetros de localização (bi), também chamada dificuldades de item, e um parâmetro de inclinação comum (a), também chamado de item Discriminação: Normalmente, as habilidades são assumidas como sendo normalmente distribuídas: thetaj sim (0,1) Em um framework multinível, o (thetaj) 8217s representam efeitos aleatórios. Em uma estrutura bayesiana, usamos o termo "efeitos aleatórios" 8221 para referir os parâmetros correspondentes aos níveis de variáveis ​​de agrupamento que identificam a hierarquia dos dados. Uma formulação Bayesiana do modelo 1PL também requer especificação prévia para os parâmetros do modelo (a) e (bi). Assume-se que o parâmetro de discriminação (a) é positivo e é frequentemente modelado na escala logarítmica. Como não temos nenhum conhecimento prévio sobre os parâmetros de discriminação e dificuldade, assumimos que as distribuições prévias de (ln (a)) e (bi) têm suporte em toda a linha real, são simétricas e estão centradas em 0. Uma prioridade normal Distribuição é, portanto, uma escolha natural. Além disso, assumimos que (ln (a)) e (bi) são próximos de 0 e têm variância prévia de 1, que é uma decisão inteiramente subjetiva. Assim, atribuímos (ln (a)) e (bi) distribuições normais normais: Para especificar a função de verossimilhança do modelo 1PL em bayesmh. Nós usamos uma especificação de equação não linear para a variável de resposta y. A especificação não-linear direta para este modelo é onde está o parâmetro de discriminação (a), são habilidades latentes (thetaj) e são dificuldades de item (bi). O modelo logit é usado para a probabilidade de sucesso, (P (Y 1)). A especificação na expressão não linear anterior é vista como uma expressão substituível para combinações lineares de indicadores associados com a variável id e parâmetros (thetaj). Esta especificação pode ser computacionalmente proibitiva com um grande número de sujeitos. Uma solução mais eficiente é usar a opção redefine () para incluir efeitos aleatórios sujeitos (thetaj) no modelo. O mesmo argumento pode aplicar-se à especificação quando há muitos itens. Assim, pode ser computacionalmente conveniente tratar os (bi) parâmetros como 8220 efeitos aleatórios8221 na especificação e usar a opção redefine () para incluí-los no modelo. Uma especificação mais eficiente é portanto onde e na especificação não-linear agora representam os parâmetros (thetaj) e (bi), respectivamente, sem usar expansões em combinações lineares de variáveis ​​de indicador. Abaixo, mostramos a especificação bayesmh completa do modelo 1PL eo resumo de saída. Em nossos exemplos, tratamos as habilidades como parâmetros incômodos e os excluímos dos resultados finais. O parâmetro do modelo de discriminação deve ser positivo e, portanto, ser inicializado com 1. Um período de queima mais longo, burnin (5000). Permite uma adaptação mais longa do amostrador MCMC, o que é necessário dado o grande número de parâmetros no modelo. Finalmente, os resultados da estimativa são armazenados para comparação posterior do modelo. A eficiência da amostragem é aceitável, cerca de 6 em média, sem indicação de problemas de convergência. Embora a inspeção de convergência detalhada de todos os parâmetros esteja fora do escopo deste post, recomendamos que você faça isso usando, por exemplo, o comando bayesgraph diagnostics. Embora tenhamos usado priores informativos para os parâmetros do modelo, os resultados da estimação de nosso modelo bayesiano não são diferentes das estimativas de máxima verossimilhança obtidas usando o comando irt 1pl (ver exemplo 1 em IRT irt 1pl). Por exemplo, a estimativa média posterior é de 0,86 com um erro padrão MCMC de 0,003, enquanto que 1irt rela 0,85 com um erro padrão de 0,05. A probabilidade log-marginal é relatada como ausência porque excluímos os parâmetros dos resultados da simulação eo estimador de Laplace-Metropolis da probabilidade log-marginal não está disponível em tais casos. Este estimador requer resultados de simulação para todos os parâmetros do modelo para calcular a probabilidade log-marginal. O modelo de dois parâmetros de logística (2PL) estende o modelo 1PL, permitindo a discriminação item-específico. A probabilidade de resposta correta é agora modelada como uma função de parâmetros de inclinação de item específico (ai): P (Y 1) frac A especificação anterior para (thetaj) permanece a mesma que no modelo 1PL. Iremos, no entanto, aplicar especificações prévias mais elaboradas para (ai) 8217s e (bi) 8217s. É uma boa prática usar especificações prévias adequadas sem superar a evidência dos dados. O impacto dos priores pode ser controlado pela introdução de hiperparâmetros adicionais. Por exemplo, Kim e Bolt (2007) propuseram o uso de um normal anterior para os parâmetros de dificuldade com média e variância desconhecidas. Estendendo esta abordagem aos parâmetros de discriminação também, aplicamos um modelo Bayesiano hierárquico no qual os parâmetros (ln (ai)) e (bi) têm as seguintes especificações anteriores: ln (ai) sim (mua, sigmaa2) bi sim , Sigmab2) Os hiperparâmetros médios, (mua) e (mub) e os hiperparâmetros de variância, (sigmaa2) e (sigmab2), requerem especificações prévias informativas. Para diminuir a variabilidade dos parâmetros (ln (ai)) e (bi), aplicamos um inverso-gama antes com (0,1) Forma 10 e escala 1 para os parâmetros de variância: Assim, a média anterior de (sigmaa2) e (sigmab2) é de cerca de 0,1. Na especificação bayesmh, os hiperparâmetros (mua), (mub), (sigmaa2) e (sigmaa2) são denotados como. . . E. respectivamente. Utilizamos a opção redefinir (discrim: i. item) para incluir no modelo os parâmetros de discriminação (ai), referidos na especificação de verossimilhança. Em relação à simulação MCMC, mudamos algumas das opções padrão. Os hiperparâmetros. . . E são colocados em blocos separados para melhorar a eficiência da simulação. Os parâmetros de discriminação devem ser positivos e, portanto, são inicializados com 1s. A eficiência de simulação média é de cerca de 5, mas alguns dos parâmetros convergem mais lento do que os outros, como. Que tem o maior erro padrão de MCMC (0,02) entre os parâmetros de dificuldade. Se este foi um estudo rigoroso, para reduzir os erros padrão MCMC, recomendamos simulações mais longas com tamanhos de amostra MCMC de pelo menos 50.000. Podemos comparar os modelos 1PL e 2PL usando o critério de informação de desvio (DIC) disponível com o comando bayesstats ic. A DIC é frequentemente utilizada na selecção de modelos bayesianos como uma alternativa aos critérios AIC e BIC e pode ser facilmente obtida a partir de uma amostra MCMC. As amostras de MCMC maiores produzem estimativas DIC mais confiáveis. Como diferentes amostras de MCMC produzem valores de DIC de amostra diferentes eo erro de aproximação de amostra no cálculo de DIC não é conhecido, não se deve confiar unicamente na DIC ao escolher um modelo. Valores DIC mais baixos indicam melhor ajuste. A DIC do modelo 2PL (8.055) é marcadamente inferior à DIC do modelo 1PL (8,122), o que implica um melhor ajuste do modelo 2PL. O modelo de três parâmetros de logística (3PL) introduz menores parâmetros assíntota (ci), também chamado de adivinhação parâmetros. A probabilidade de dar uma resposta correta é dada por Os parâmetros de adivinhação podem ser difíceis de estimar usando máxima verossimilhança. Na verdade, o comando irt 3pl com a opção sepguessing não converge, como você pode verificar digitando no dataset original. Portanto, é importante especificar uma informação anterior para (ci). Assim como os parâmetros de discriminação e dificuldade, os (ci) 8217s são introduzidos como parâmetros de efeitos aleatórios na especificação bayesmh e são referidos Como na especificação de verossimilhança. Ao contrário dos modelos 1PL e 2PL, não podemos usar a opção de probabilidade (logit) para modelar a probabilidade de sucesso porque a probabilidade de resposta correta não é mais uma transformação inversa-logit dos parâmetros. Em vez disso, usamos a probabilidade (dbernoulli ()) para modelar a probabilidade de sucesso de um resultado de Bernoulli diretamente. Para ter uma inicialização válida do amostrador MCMC, atribuímos os valores iniciais positivos (ci) 8217s, 0,1. Os meios posteriores estimados do (ci) 8217s variam entre 0,08 e 0,13. Claramente, a introdução de parâmetros de adivinhação tem um impacto sobre a discriminação item e parâmetros de dificuldade. Por exemplo, os meios posteriores estimados de (mua) e (mub) mudam de -0,10 e -0,07, respectivamente, para o modelo 2PL a 0,11 e 0,08, respectivamente, para o modelo 3PL. Como os parâmetros de adivinhação estimados não são tão diferentes, pode-se perguntar se os parâmetros de adivinhação específicos do item são realmente necessários. Para responder a esta pergunta, nós ajustamos um modelo com um parâmetro de adivinhação comum,. E compará-lo com o modelo anterior. Podemos comparar novamente os dois modelos 3PL usando o comando bayesstats ic: Embora os DIC estimados dos dois modelos 3PL sejam essencialmente os mesmos, decidimos, para fins de demonstração, prosseguir com o modelo com parâmetros de adivinhação específicos de item. O modelo de quatro parâmetros de logística (4PL) estende o modelo 3PL, adicionando parâmetros assintóticos superiores (di): P (Y 1) ci (di-ci), ci PACES Consulting Olá Nikolay e Yulia, eu queria experimentar Usando o exemplo para especificar um modelo de Rasch, que parece correto (as estimativas de parâmetro também são razoavelmente próximas às derivadas de jMetrik usando os mesmos dados): webuse masc1, clear qui: g int id n qui: reshape long q, i (id ) Jv (item) fvset base nenhum item id set semente 14 d // 1PL Exemplo de post do blog bayesmh q ((-)), a probabilidade (logit) redefine (diff: i. item) redefine (subj: i. id) prior (0, 1)) anterior (, normal (0, 1)) init (1) exclude () burnin (5000) // Exemplo Rasch baseado no post do blog bayesmh q (1, -)), a probabilidade (logit) redefine (dif: i. item) redefine (subj: i. id) anterior (, normal (0, 1) Burnin (5000) No entanto, não é tão claro como se poderia derivar estatísticas infit / outfit, resíduos para a pessoa e item estimativas, ou a melhor maneira de corrigir a estimativa pessoa (por exemplo, Usando a pontuação da soma entre itens). Parece que as estimativas neste exemplo são todas as derivadas bayesianas do estimador MLE Marginal, mas existe uma maneira de se encaixar nos mesmos modelos usando o MLE Joint (para os casos em que os parâmetros de pessoa precisam ser estimados ao mesmo tempo que o Item parâmetros) Por último, há alguma chance de um acompanhamento para este post que potencialmente mostrar como ajustar muitos facet rasch modelos e / ou multidimensional IRT modelos usando bayesmh (qualquer caso seria muito espantoso ver) Obrigado novamente e bom trabalho No blog, Billy Veja nossas respostas para cada uma de suas perguntas abaixo. Sua especificação do modelo Rasch está correta. Isto é, para nosso exemplo de dados matemáticos e científicos, um modelo Rasch pode ser especificado como. Bayesmh y (-), verossimilhança (logit) gt redefinir (subj: i. id) redefinir (delta: i. item). Aqui, rotulamos os parâmetros específicos de item como 8220delta8221 em vez de 8220diff8221 como em nosso exemplo 1PL para enfatizar que as estimativas deste modelo Rasch serão diferentes das do modelo 1PL ajustado. Há também mais detalhes sobre como ajustar um modelo Rasch usando bayesmh e seu link para 1PL modelo IRT no exemplo 28 em Bayesmh Bayes. 2. Estimativa conjunta de parâmetros específicos de pessoa e item bayesmh estima os parâmetros específicos de cada pessoa e item específico. Em nossos exemplos de IRT, não estávamos interessados ​​nas estimativas específicas da pessoa, por isso usamos a opção exclude () para excluí-los dos resultados finais. Se você não usar essa opção, as estimativas específicas da pessoa serão salvas com todas as estimativas MCMC e serão exibidas na tabela de estimativas. 3. Estatísticas de equipamento / infit e residuais Dentro da estrutura bayesiana, as estatísticas de ajuste de modelo são obtidas usando a chamada distribuição preditiva posterior, a distribuição do resultado Y com os dados observados y. Um valor p predictivo posterior associado a uma estatística de interesse é freqüentemente usado para acessar o ajuste do modelo. Vamos considerar escrever uma entrada de blog de acompanhamento sobre Bayesian posterior avaliação preditiva de modelos IRT. 4. Modelos Rasch de muitas facetas e modelos IRT multidimensionais Ao ver modelos Rasch de muitas facetas como tendo parâmetros adicionais de 8220 efeitos aleatórios8221, podemos estender a especificação básica simplesmente adicionando mais termos de efeitos aleatórios. Continuando nosso exemplo de um modelo Rasch, suponha que exista outro 8220facet8221 representado por uma tarefa variável no conjunto de dados. Item de tarefa de identificação q 821282128212821282128212- 1 1 1 0 1 1 2 1 8230 100 10 5 0 Nós simplesmente adicionamos os parâmetros de efeitos aleatórios associados à tarefa à especificação do modelo como segue:. Fvset base nenhum item de tarefa de id. Bayesmh q (-), probabilidade (logit) gt redefinir (subj: i. id) gt redefinir (tarefa: i. task) gt redefinir (delta: i. item). Dentro do contexto IRT, o modelo IRT bidimensional correspondente poderia ser ajustado como se segue. (Usamos a especificação de um modelo IRT multidimensional dado pela fórmula (3) em Reckase (2007, p.612)). Fvset base nenhum item de tarefa de id. Bayesmh q (), probabilidade (logit) gt redefinir (subj: i. id) gt redefinir (tarefa: i. task) gt redefinir (d: i. item). Onde os parâmetros e são comuns entre os itens. Se queremos tornar esses parâmetros específicos do item, podemos usar a seguinte especificação:. Fvset base nenhum item de tarefa de id. Gt redefine (a1: i. item) gt redefine (a1: i. item) gt redefine (tarefa: i. task) gt redefine (d: i. item) I. item). Você pode estender modelos acima de uma maneira direta para acomodar mais facetas ou dimensões. Reckase, M. D. 2007. Teoria Multidimensional da Resposta do Item. Em Vol. 26 do Handbook of Statistics: Psychometrics, ed. C. R. Rao e S. Sinharay, 607-642. Amsterdam: Elseiver. 8212 Nikolay e Yulia Olá Nikolay e Yulia, Impressionante. Eu acho que estamos falando sobre coisas ligeiramente diferentes com relação a 3. Aqui é uma explicação extremamente breve das estatísticas de infit / outfit da perspectiva Rasch: rasch. org/rmt/rmt162f. htm, bem como um trecho parcialmente útil de Wright, BD amp Masters, GN (1982). Avaliação Análise de Escala. Chicago, Il: MESA Imprensa: rasch. org/rmt/rmt34e. htm. As estatísticas de infit / outfit são usadas quando se tomam decisões sobre retenção / descarte de um item do banco / calibração de pontuação / item e, até certo ponto, os análogos de pessoas dessas estatísticas podem ser úteis na detecção de possíveis casos de irregularidades no teste (por exemplo, Theta que responde a perguntas difíceis corretamente e perguntas mais fáceis em níveis da possibilidade, etc8230). Nada que eu tenha lido até agora tem falado sobre um estilo omnibus de bondade de ajuste, ea discussão (pelo menos com as pessoas do acampamento de Rasch) tende a ser invertida em testar quão bem os dados se encaixam no modelo (em vez de como o modelo se encaixa os dados). Em ambos os casos, isso é incrível e oportuno (houve uma comparação das capacidades Bayesian Stata8217s para JAGS e Stan no blog Andrew Gelman8217s hoje). Se é possível lançar outra idéia potencial para uma postagem futura no blog, se ela não tiver problemas demais, qualquer coisa que demonstre que qualquer modelo de classe latente e / ou modelos de medição de mistura serão verdadeiramente notáveis. Obrigado novamente, Billy Hi Nikolay e Yulia, Como um breve acompanhamento sobre o Joint MLE e Infit / Outfit estatísticas, eu coloquei uma rápida demonstração de algumas das diferenças que eu observei. O programa é um wrapper que passou os dados do Stata em algumas das classes usadas por jMetrik (veja github / meyerjp3 / psychometrics para mais informações) para ajustar o modelo de Rasch usando o Estimador de Máxima Verossimilhança Conjunta (assim como os valores para infit / outfit ). O programa também cria variáveis ​​no conjunto de dados na memória com as estimativas de nível de pessoa de theta, o SE em torno de theta e as estatísticas de nível de pessoa infit / outfit: net inst raschjmle, de (8220paces-consulting. org/stata8221) webuse masc1. Dta, claro Iteração Delta Log-verossimilhança 1 0.502591842208104 -3402.304331969046 2 0.142412255554409 -3397.822027114892 3 0.020979991419945 -3397.716031584525 4 0.003561687956111 -3397.716620516149 5 0.000591506681447 -3397.716599152711 Item Dificuldade Std. Erro WMS Std. WMS UMS Std. UMS ql -0,40 0,08 0,85 -4,32 0,84 -2,86 q2 0,11 0,08 1,03 1,04 1,05 1,04 q3 -1,36 0,10 0,93 -1,39 0,86 -1,39 q4 0,49 0,08 0,99 -0,25 1,02 0,38 q5 1,66 0,09 0,93 -1,54 1,02 0,28 q6 0,82 0,08 0,93 -2,05 0,95 -0,82 q7 1,37 0,09 1,10 2,42 1,17 1,99 q8 -1,87 0,11 0,77 -3,81 0,85 -1,14 q9 -0,81 0,09 1,04 1,04 1,13 1,66 ESTATÍSTICAS DA QUALIDADE DA ESCALA Itens estatísticos Pessoas Observadas Variância 1.3031 1.4411 Std. Dev. 1,1415 1,2005 Erro quadrático médio 0,0080 0,7097 MSE raiz 0,0894 0,8425 Variância ajustada 1,2951 0,7314 Std ajustado. Dev. 1,1380 0,8552 Índice de Separação 12,7235 1,0151 Número de Estratos 17,2980 1,6868 Fiabilidade 0,9939 0.5075 Pontuação Theta Std. Err Como mencionamos anteriormente, a formulação de bayesmh do modelo de Rasch estima os parâmetros específicos de item e de pessoa em comum. As estimativas bayesianas dos parâmetros devem ser razoavelmente próximas das obtidas usando a estimativa de máxima verossimilhança conjunta. No entanto, algumas diferenças são permitidas devido ao uso de distribuições informativas anteriores na especificação do modelo bayesiano. As estimativas que você relata utilizando o comando raschjmle são significativamente diferentes. Eu acredito que a razão para isso é que as estimativas raschjmle 8216s são centradas. Por exemplo, se eu centrar as estimativas médias posteriores relatadas por bayesmh os resultados parecem concordar. Abaixo eu mostro toda a especificação do modelo bayesiano semente 14 bayesmh q (1 (-)), probabilidade (logit) /// redefinir (diff: i. item) redefinir (subj: i. id) /// anterior (0, 1)) /// anterior (, normal (0, 1)) /// exclude () burnin (5000) dots saving (sim1, replace) Com as seguintes linhas de código, Item dificuldades e lista-los. Matriz mitem e (média) clear svmat mitem, name (item) summ item, meanonly gen citem item - r (média) lista 82128212821282128212821282128211 item1 citem 82128212821282128212821282128211 1. -.6146172 -.4006386 2. -104734 .1092446 3. -1.578288 -1,364309 4. .2841987 .4981773 5. 1.444101 1.65808 82128212821282128212821282128211 6. .6083501 .8223287 7. 1.159187 1.373166 8. -2.090234 -1.876255 9. -1.033772 -.8197934 82128212821282128212821282128211 Obrigado novamente para as informações adicionais. Eu pensei que pode ter havido diferenças mais substanciais entre os algoritmos MLE marginais e conjuntos para estimar os parâmetros item e pessoa, mas isso definitivamente ajuda muito. Obrigado novamente, Billy Oi, eu realmente aprecio este post eo trabalho que você fez nesses modelos. Eu tenho um problema muito mais simples. Ao tentar configurar um modelo bayesiano IRT simples com dados que tem 37.000 observações com 10 perguntas cada. Toda vez que eu tento executar o 1PL descrito acima, recebo o seguinte erro: ID da variável está faltando ou contém valores não inteiros r (198). Tenho certeza de que isso tem algo a ver com a forma como o id está sendo armazenado, mas ainda não descobri como corrigir isso. Nice apresentação no Stata conferência Nikolay. Definitivamente cool para obter um pouco mais explicação das coisas e ver outros usos das técnicas. fx usa cookies neste site. 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Quinta-feira 27 de outubro de 2017 Cidadania fxrsquo Crescimento compartilhado A ambição está ajudando a fornecer acesso a um futuro próspero. Conheça nossos vencedores do Prêmio Cidadania 2017 Os Prêmios Cidadania Anual do fxrsquo reconhecem os incríveis exemplos de Cidadania dirigidos por nossos funcionários em todo o mundo, todos os dias. Agora é um grande momento para se juntar fx como continuamos em nossa jornada para definir a indústria. O método do gradiente conjugado tem por objetivo resolver um sistema de equações lineares, Axb, onde A é simétrico, sem cálculo do inverso de A. Ele requer apenas um muito Pequena quantidade de membory, portanto, é particularmente adequado para sistemas de grande escala. É mais rápido que outra abordagem, como a eliminação gaussiana, se A estiver bem condicionada. Por exemplo, o grupo e bloquear a reconstrução de sinal esparsa através de busca de correspondência - BMP, GMP Gradient Pursuit - blockgp, groupgp Quase Ortogonal Matching Pursuit - blocknomp, groupnomp Parcial Conjugate Gradient Pursuit - blockpcgp. Este código usa o método de gradiente conjugado para resolver o sistema linear Ax b, onde A é simétrico e com bandas. A é primeiro armazenado em um modo de armazenamento de compactos, usando a função quotcompactstoragequot e, em seguida, o gradiente conjugado. Grupo e Bloco Sparse Reconstrução de sinal por Busca de Correspondência - BMP, GMP Perseguição de Gradiente - blockgp, groupgp Perseguição de Combinação Quase Ortogonal - blocknomp, groupnomp Perseguição de Gradiente de Conjugado Parcial - blockpcgp. Os programas calculam o diagrama de entalpia versus composição do sistema binário etanol-água a 760mmHg e 76mmHg. Também desenhamos as linhas de ligação e a linha conjugada. Grupo e Bloco Sparse Reconstrução de sinal por Busca de Correspondência - BMP, GMP Perseguição de Gradiente - blockgp, groupgp Perseguição de Combinação Quase Ortogonal - blocknomp, groupnomp Perseguição de Gradiente de Conjugado Parcial - blockpcgp. O Método de Gradientes de Conjugado Pré-Condicionado PCG é uma substituição do código PCG incorporado padrão. Duas novas opções são implementadas: flex e null. A opção flex altera o algoritmo PCG padrão para o flexível. Permite usar. Este livro fornece uma análise completa do gradiente conjugado e iterações residuais mínimas generalizadas. Para obter uma descrição completa do livro e informações de pedidos, consulte mathworks / support / books / book1344.jsp. Este exemplo demonstra o uso de conjgrad. m A principal vantagem do conjgrad. m é que ele toma alças para funções que realizam a avaliação do operador linear e seu adjunto. O espaço de parâmetro pode ser. A implementação básica do método de Compensação de Espectro de Fase (PSC) 1 para aprimoramento de fala de canal único é incluída, juntamente com uma demonstração que ilustra sua utilização. 1 A. P. Stark, K. K. Wojcicki, J. G. Leões. Componente não-visual Delphi para cálculo científico. Implementa vários métodos de minimização local. A função objetivo pode ser especificada em forma simbólica. Métodos implementados: Método Rosenbrock Quasi-Newton algoritmos. Auto2Fit é uma revolução de ferramentas e bate todos os outros simliar na área de regressão não linear. Quase todos os pacotes de software de análise de dados (SPSS, SAS, Estatística, Origin Pro, DataFit, Stata ou Systat) precisam de usuários finais para fornecer / guess inicial. As estatísticas para MtxVec introduz rotinas básicas e mais avançadas para análise estatística. Uma vez que é um pacote MtxVec Add-On requer a versão mais recente MtxVec instalado em seu machine. Statistics para MtxVec demonstra como fácil e rápido. CAPÍTULO 1: ANÁLISE DE FOURIER 1.1 SÉRIE FOURIER DE TEMPO CONTÍNUO (CTFS) 1.2 PROPRIEDADES DO CTFS 1.2.1 Propriedade de Mudança de Tempo 1.2.2 Propriedade de Mudança de Freqüência 1.2.3 Propriedade de Modulação 1.3 FOURIER DE TEMPO CONTÍNUO. Sabe-se que não existe um programa Matlab suficiente sobre os classificadores neuro-fuzzy. Geralmente, ANFIS é usado como classificador. ANFIS é um programa de aproximação de função. Mas, o uso de ANFIS para classificações é desfavorável. Por exemplo, lá. Biblioteca Quaternion para Simulink Versão 1.7 (JASP) 12-Dez-2009 Esta é uma biblioteca de blocos que permite a manipulação de quaternions. Os quadros disponíveis são: Quaternion Normalize Quaternion Conjugate Para os propósitos destas ferramentas, um quaternion, q, é apenas um vetor de quatro elementos onde q (1: 3) é o quotimaginaryquot ou quotvectorquot parte do hipercomplexo número, e q (4) é A porção quotrealquot ou quotscalarquot. BlockVectorX, lambdalobpcg (blockVectorX, operatorA) produz a matriz de valores autovalores menores algébricos lambda e matriz correspondente de autovetores ortonormalizados blockVectorX do operador hermitiano (completo ou esparso) operadorA. O código implementa a biblioteca de números Hypercomplex por meio da programação de objetos. A biblioteca é baseada na construção de Cayley-Dickson. Descrição de métodos individuais: Hypercomplex - um construtor. A entrada é. Esta função faz a decomposição de um kernel nD separável em seus componentes 1D, de tal forma que uma convolução com cada um desses componentes produz o mesmo resultado que uma convolução com o kernel completo nD, com uma drástica redução em. Conectados. Livre Código Fonte e Scripts Downloads. Todos os arquivos e downloads gratuitos são direitos autorais de seus respectivos proprietários. Nós não fornecemos qualquer versão hackeada, rachada, ilegal, pirata de scripts, códigos, downloads de componentes. 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