Transformação inversa no stata forex

Este post foi escrito em conjunto com Yulia Marchenko, Diretora Executiva de Estatística da StataCorp. A teoria da resposta ao item (TRI) 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. O Stata 14 introduziu um conjunto de comandos para a montagem de modelos IRT usando máxima verossimilhança, por exemplo, o blog Spotlight on irt de Rafal Raciborski e o manual Theory Item Response Theory para mais detalhes. Neste post, demonstramos como ajustar os modelos de IRT binários bayesianos usando a opção redefine () 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 2016 para a distribuição de Bernoulli. Se você não está familiarizado com os conceitos e jargões das estatísticas bayesianas, você pode querer assistir aos vídeos introdutórios no canal Stata no Youtube antes de prosseguir. Usamos a versão abreviada dos dados matemáticos e científicos de DeBoeck e Wilson (2004), masc1. O conjunto de dados inclui 800 respostas dos alunos a 9 questões de teste destinadas a medir a capacidade matemática. O conjunto de ajustes se encaixa nos modelos IRT usando dados na forma ampla 8211 uma observação por sujeito com itens gravados em variáveis ​​separadas. Para ajustar modelos IRT usando bayesmh. precisamos de dados na forma longa, onde os itens são registrados como múltiplas observações por assunto. Assim, reformulamos o conjunto de dados de forma longa: temos uma única variável de resposta binária, y. e duas variáveis ​​de índice, item e id. identificam os itens e assuntos, respectivamente. Isso nos permite formular nossos modelos de IRT como modelos multiníveis. Os seguintes comandos carregam e preparam o conjunto de dados. Para garantir que incluamos todos os níveis de item e id em nossos modelos, usamos fvset base none para manter as categorias de base. A seguir, apresentamos oito modelos binários de TRI binários, aumentando a complexidade e o poder explicativo. Realizamos a comparação de modelos bayesianos para obter informações sobre qual seria o modelo mais apropriado para os dados em questão. Para modelos de alta dimensionalidade, como os modelos IRT, você pode ver diferenças nos resultados das estimativas entre diferentes plataformas ou diferentes sabores do Stata devido à natureza da amostragem de Monte Carlo da cadeia de Markov (MCMC) e precisão numérica finita. Essas diferenças não são uma fonte de preocupação, pois estarão dentro da faixa da variabilidade do MCMC e levarão a conclusões inferenciais similares. As diferenças diminuirão conforme o tamanho da amostra do MCMC aumentar. Os resultados neste post são obtidos do Stata / SE na plataforma Linux de 64 bits usando o tamanho de amostra padrão 10.000 MCMC. Deixe os itens serem 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 um parâmetro logístico (1PL), a probabilidade de obter uma resposta correta é modelada como uma função inversa-logit dos parâmetros de localização (bi), também chamados de dificuldades de item, e um parâmetro de inclinação comum (a), também chamado de item discriminação: Tipicamente, as habilidades são consideradas normalmente distribuídas: thetaj sim (0,1) Em uma estrutura multinível, os (thetaj) 8217s representam efeitos aleatórios. Em uma estrutura bayesiana, usamos o termo 8220random effects8221 para nos referirmos aos 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). O parâmetro de discriminação (a) é considerado positivo e é frequentemente modelado na escala logarítmica. Como não temos conhecimento prévio sobre os parâmetros de discriminação e dificuldade, assumimos que as distribuições anteriores de (ln (a)) e (bi) têm suporte em toda a linha real, são simétricas e estão centradas em 0. Uma prévia 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, o que é uma decisão inteiramente subjetiva. Portanto, atribuímos (n) (a) e (bi) distribuições prévias normais padrão: Para especificar a função de verossimilhança do modelo 1PL em bayesmh. 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 item (bi). O modelo logit é usado para a probabilidade de sucesso, (P (Y 1)). A especificação na expressão não linear acima é vista como uma expressão substituível para combinações lineares de indicadores associados à variável id e parâmetros (tetaj). 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 de assunto (thetaj) no modelo. O mesmo argumento pode se aplicar à especificação quando houver muitos itens. Assim, pode ser computacionalmente conveniente tratar os (bi) parâmetros como 8220random effects8221 na especificação e usar a opção redefine () para incluí-los no modelo. Uma especificação mais eficiente é, portanto, onde e na especificação não linear representam agora os parâmetros (tetaj) e (bi), respectivamente, sem usar expansões em combinações lineares de variáveis ​​indicadoras. Abaixo, mostramos a especificação bayesmh completa do modelo 1PL e o resumo da 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 assim inicializado com 1. Um período de burn-in mais longo, burnin (5000). permite uma adaptação mais longa do amostrador MCMC, o que é necessário devido ao 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 detalhada de convergência 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 prioris informativos para os parâmetros do modelo, os resultados de estimação do nosso modelo Bayesiano não são tão diferentes das estimativas de máxima verossimilhança obtidas usando o comando ir 1pl (ver exemplo 1 em IRT irt 1pl). Por exemplo, a estimativa média posterior é de 0,86 com um erro padrão do MCMC de 0,003, enquanto o 1p do irt reporta 0,85 com um erro padrão de 0,05. A verossimilhança log-marginal é relatada como ausente porque excluímos os parâmetros dos resultados da simulação e o 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 logística de dois parâmetros (2PL) estende o modelo 1PL, permitindo a discriminação específica de itens. A probabilidade de resposta correta é agora modelada como uma função dos parâmetros de inclinação específicos do item (ai): P (Y 1) frac A especificação anterior para (thetaj) permanece a mesma que no modelo 1PL. No entanto, aplicaremos especificações anteriores mais elaboradas para os (ai) 8217s e (bi) 8217s. É uma boa prática usar especificações prévias adequadas sem sobrecarregar as evidências dos dados. O impacto dos antecedentes pode ser controlado pela introdução de hiperparâmetros adicionais. Por exemplo, Kim e Bolt (2007) propuseram o uso de um padrão normal para os parâmetros de dificuldade com média e variância desconhecidas. Estendendo esta abordagem para os parâmetros de discriminação também, aplicamos um modelo Bayesiano hierárquico em que os parâmetros (ln (ai)) e (bi) têm as seguintes especificações anteriores: ln (ai) sim (mua, sigmaa2) bi sim (mub , sigmab2) Os hiperparâmetros médios (mua) e (mub) e os hiperparâmetros de variância (sigmaa2) e (sigmab2) exigem especificações prévias informativas. Assumimos que as médias estão centradas em 0 com uma variação de 0,1: mua, mub sim (0, 0,1) Para diminuir a variabilidade dos parâmetros (ln (ai)) e (bi), aplicamos uma gama inversa anterior com 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 indicados como. . . e. respectivamente. Usamos a opção redefinir (discrim: i. item) para incluir no modelo os parâmetros de discriminação (ai), referidos como na especificação de probabilidade. Em relação à simulação MCMC, alteramos 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, inicializados com 1s. A eficiência média da simulação é de cerca de 5, mas alguns dos parâmetros convergem mais lentamente do que os outros, como. que possui o maior erro padrão do MCMC (0,02) entre os parâmetros de dificuldade. Se este foi um estudo rigoroso, para diminuir os erros padrão do 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. O DIC é frequentemente utilizado na seleção de modelos bayesianos como uma alternativa aos critérios AIC e BIC e pode ser facilmente obtido a partir de uma amostra MCMC. Amostras MCMC maiores produzem estimativas DIC mais confiáveis. Como diferentes amostras MCMC produzem valores de amostra DIC diferentes e o erro de aproximação de amostra no cálculo de DIC não é conhecido, não se deve confiar somente no DIC ao escolher um modelo. Valores mais baixos de DIC indicam melhor ajuste. O DIC do modelo 2PL (8.055) é marcadamente menor que o DIC do modelo 1PL (8.122), implicando em melhor ajuste do modelo 2PL. O modelo logístico de três parâmetros (3PL) introduz parâmetros de assíntotas (ci) mais baixos, também chamados de parâmetros de adivinhação. A probabilidade de fornecer uma resposta correta é dada pelos parâmetros de suposição que podem ser difíceis de estimar usando a máxima verossimilhança. Na verdade, o comando irt 3pl com a opção sepguessing não consegue convergir, como você pode verificar digitando no conjunto de dados original. Portanto, é importante especificar uma prévia informativa para (ci). Assumimos que a média anterior dos parâmetros de adivinhação é de cerca de 0,1 e, portanto, aplica-se ci sim (10, 1) Similarmente aos 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 probabilidade. Ao contrário dos modelos 1PL e 2PL, não podemos usar a opção de verossimilhança (logit) para modelar a probabilidade de sucesso porque a probabilidade de resposta correta não é mais uma transformação inversa-logítica dos parâmetros. Em vez disso, usamos likelihood (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. As médias posteriores estimadas da (ci) 8217s variam entre 0,08 e 0,13. Claramente, a introdução de parâmetros de adivinhação tem um impacto nos parâmetros de discriminação e dificuldade do item. Por exemplo, as médias posteriores estimadas de (mua) e (mub) mudam de -0,10 e -0,07, respectivamente, para o modelo 2PL para 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 questão, nós ajustamos um modelo com um parâmetro de suposição comum,. e compare com o modelo anterior. Podemos novamente comparar os dois modelos 3PL usando o comando bayesstats ic: Embora os DICs estimados dos dois modelos 3PL sejam essencialmente os mesmos, decidimos, para fins de demonstração, prosseguir com o modelo com parâmetros de adivinhação específicos do item. O modelo de quatro parâmetros logísticos (4PL) estende o modelo 3PL adicionando parâmetros de assíntota superior específicos do item (di): P (Y 1) ci (di-ci), ci PACES Consultoria Oi 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 daquelas derivadas de jMetrik usando os mesmos dados): webuse masc1, desmarque qui: g int id n qui: remodele longq, i (id ) j (item) fvset base nenhum id conjunto de itens semente 14 d // 1PL Exemplo da postagem do blog bayesmh q ((-)), probabilidade (logit) redefine (diff: i. item) redefine (subj: i. id) prior (, normal (0, 1)) anterior (, lognormal (0, 1)) anterior (, normal (0, 1)) init (1) excluir () burnin (5000) // Rasch exemplo baseado no post do blog bayesmh q (1 (-)), verossimilhança (logit) redefinir (diff: i. item) redefinir (subj: i. id) antes (, normal (0, 1)) prior (, normal (0, 1)) excluir () burnin (5000) No entanto, não é tão claro como se pode derivar estatísticas infit / outfit, resíduos para a pessoa e estimativas, ou a melhor maneira de corrigir a estimativa da pessoa (por exemplo, usando a soma dos itens entre os itens). Parece que as estimativas neste exemplo são todas as derivadas bayesianas do estimador Marginal MLE, mas existe uma maneira de ajustar os mesmos modelos usando o Joint MLE (para casos em que os parâmetros de pessoa precisam ser estimados ao mesmo tempo que o Por último, existe alguma chance para uma continuação deste post que potencialmente mostraria como encaixar muitos modelos facet rasch e / ou modelos multidimensionais de IRT usando bayesmh (qualquer caso seria incrível de se ver) Obrigado novamente e bom trabalho no post do blog, Billy Veja nossas respostas para cada uma das suas perguntas abaixo. Sua especificação do modelo Rasch está correta. Ou seja, 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, etiquetamos os parâmetros específicos do item como 8220delta8221 em vez de 8220diff8221 como no nosso exemplo 1PL para enfatizar que as estimativas deste modelo Rasch serão diferentes daquelas do modelo 1PL ajustado. Há também mais detalhes sobre como ajustar um modelo Rasch usando bayesmh e seu link para o modelo 1PL IRT no exemplo 28 em Bayesmh BAYES. 2. A estimativa conjunta dos parâmetros específicos de pessoa e item bayesmh estima os parâmetros específicos de pessoa e de item específico em conjunto. Em nossos exemplos de IRT, não estávamos interessados ​​nas estimativas específicas de cada pessoa, por isso usamos a opção exclude () para excluí-las dos resultados finais. Se você não usar essa opção, as estimativas específicas da pessoa serão salvas com todas as estimativas do MCMC e serão exibidas na tabela de estimativas. 3. Estatísticas e resíduos de equipamento / infografia No âmbito bayesiano, as estatísticas de ajuste de modelo são obtidas utilizando uma distribuição preditiva posterior, a distribuição do resultado Y, dados os dados observados y. Um valor preditivo de p posterior associado a uma estatística de interesse é freqüentemente usado para acessar o ajuste do modelo. Consideraremos escrever uma entrada de blog sobre a avaliação preditiva posterior bayesiana de modelos de TRI. 4. Modelos Rasch de muitas facetas e modelos multidimensionais de IRT Ao visualizar modelos Rasch de muitas facetas como tendo parâmetros adicionais de efeitos aleatórios, podemos estender a especificação básica simplesmente adicionando mais termos de efeitos aleatórios. Continuando nosso exemplo de um modelo de Rasch, suponha que exista outro 8220facet8221 representado por uma tarefa variável no conjunto de dados. item da tarefa id q 821282128212821282128212- 1 1 1 0 1 1 2 1 8230 100 10 5 0 Adicionamos simplesmente os parâmetros de efeitos aleatórios associados à tarefa à nossa especificação de modelo da seguinte forma:. fvset base nenhum item de tarefa id. bayesmh q (-), verossimilhança (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 pode ser ajustado da seguinte maneira. (Usamos a especificação de um modelo de TRI multidimensional dado pela fórmula (3) em Reckase (2007, p. 612).). fvset base nenhum item de tarefa id. bayesmh q (), verossimilhança (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 quiséssemos tornar esses parâmetros específicos de itens, poderíamos usar a seguinte especificação:. fvset base nenhum item de tarefa id. bayesmh q (), verossimilhança (logit) gt redefinir (subj: i. id) gt redefinir (tarefa: i. task) gt redefinir (d: i. item) gt redefinir (a1: i. item) gt redefinir (a2: i. item). Você pode estender modelos acima de maneira direta para acomodar mais facetas ou dimensões. Reckase, M. D. 2007. Teoria da Resposta ao Item Multidimensional. No vol. 26 do Handbook of Statistics: Psychometrics, ed. C. R. Rao e S. Sinharay, 607-642. Amesterdão: Elseiver. 8212 Nikolay e Yulia Oi Nikolay e Yulia, Impressionante. Acho que estamos falando de coisas um pouco diferentes em relação a 3. Aqui temos uma explicação extremamente breve das estatísticas infit / out da perspectiva Rasch: rasch. org/rmt/rmt162f. htm, bem como um trecho parcialmente útil de Wright, BD amp; Mestres, GN (1982). Análise da Escala de Classificação. Chicago, Il: MESA Press: rasch. org/rmt/rmt34e. htm. As estatísticas infit / outfit são usadas ao tomar decisões sobre reter / soltar um item do banco / calibração de itens / itens e, até certo ponto, a pessoa análoga a essas estatísticas poderia ser útil na detecção de possíveis casos de irregularidades de teste theta que responde a perguntas difíceis corretamente e as perguntas mais fáceis em níveis do acaso, etc8230). Nada do que eu li até agora tem falado sobre um ajuste de estilo omnibus, e a discussão (pelo menos com o pessoal do campo Rasch) tende a ser revertida em testar quão bem os dados se encaixam no modelo (em vez de quão bem o modelo se encaixa). os dados). Em ambos os casos, isso é impressionante e oportuno (houve uma comparação dos recursos bayesianos do Stata8217s com o JAGS e o Stan no blog de Andrew Gelman8217s hoje). Se for possível descartar outra idéia em potencial para um post futuro, se não for muito problemático, qualquer coisa que demonstre ajustar qualquer modelo de classe latente e / ou modelos de medição de mistura seria realmente notável. Obrigado novamente, Billy Hi Nikolay e Yulia, Como um breve acompanhamento sobre as estatísticas Joint MLE e Infit / Outfit, fiz uma rápida demonstração de algumas das diferenças que observei. O programa é um wrapper que passou os dados do Stata para algumas das classes usadas pelo jMetrik (veja github / meyerjp3 / psychometrics para mais informações) para ajustar o modelo Rasch usando o Estimador de Máxima Verossimilhança (assim como 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 infit / outfit de nível de pessoa: net inst raschjmle, de (8220paces-consulting. org/stata8221) webuse masc1. dta, clear Iteration Delta Log-likelihood 1 0.502591842208104 -3402.304331969046 2 0.142412255554409 -3397.822027114892 3 0.020979991419945 -3397.719031584525 4 0.003561687956111 -3397.716620516149 5 0.000591506681447 -3397.716599152711 Item Dificuldade Padrão Erro WMS Std. WMS UMS Std. UMS q1 -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 1,05 0,32 q 0 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 DE QUALIDADE DE ESCALA Estatística Itens Pessoas Variação Observada 1,3031 1,4411 Std. Dev. 1.1415 1.2005 Erro Quadrado Mínimo 0,0080 0,7097 MSE Root 0,0894 0,8425 Variação Ajustada 1,2951 0,7314 Std. Dev. 1,1380 0,8552 Índice de Separação 12,7235 1,0151 Número de estratos 17,2980 1,6868 Confiabilidade 0,9939 0,5075 Pontuação Theta Std. Err Como mencionamos anteriormente, a formulação bayesmh do modelo Rasch estima os parâmetros específicos do item e específicos da pessoa conjuntamente. As estimativas Bayesianas dos parâmetros devem ser razoavelmente próximas daquelas obtidas usando estimativa de máxima verossimilhança conjunta. Algumas diferenças, no entanto, são permissíveis devido ao uso de distribuições informativas prévias na especificação do modelo Bayesiano. As estimativas que você reporta usando o comando raschjmle são significativamente diferentes. Acredito que a razão para isso é que as estimativas do raschjmle 8216 estão centradas. Por exemplo, se eu centralizar as estimativas médias posteriores relatadas por bayesmh, os resultados parecem concordar. Abaixo eu mostro toda a especificação do modelo bayesiano set seed 14 bayesmh q (1 (-)), verossimilhança (logit) /// redefinir (diff: i. item) redefinir (subj: i. id) /// anterior (, normal (0, 1)) /// anterior (, normal (0, 1)) /// excluir () burnin (5000) pontos de economia (sim1, substituir) Com as seguintes poucas linhas de código eu centralizo as estimativas médias posteriores para item dificuldades e listá-los. matriz mitem e (média) clara mitmat svmat, nome (item) summ item, média apenas 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 pela informação adicional. 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 bastante. Obrigado novamente, Billy Oi, eu realmente aprecio este post e o trabalho que você fez nesses modelos. Eu tenho um problema muito mais simples. Na tentativa de configurar um modelo simples de IRT bayesiano com dados que tem 37.000 observações com 10 questões cada. Toda vez que tento executar o 1PL descrito acima, recebo o seguinte erro: id de variável está ausente ou contém valores não inteiros r (198). Tenho certeza de que isso tem algo a ver com a maneira como o id está sendo armazenado, mas ainda não descobri como corrigir isso. Boa apresentação na conferência do Stata Nikolay. Definitivamente legal para obter um pouco mais de explicação das coisas e ver outros usos das técnicas. Barclays usa cookies neste site. 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Quinta-feira, 27 de outubro de 2016 Cidadania A Barclaysrsquo Shared Growth Ambition está ajudando a fornecer acesso a um futuro próspero. Conheça nossos vencedores do Prêmio Cidadão 2016 Os prêmios anuais de cidadania Barclaysrsquo reconhecem os incríveis exemplos de cidadania dirigida por nossos funcionários em todo o mundo, todos os dias. Agora é uma ótima hora para se juntar ao Barclays enquanto continuamos nossa jornada para definir o setor. Conheça nosso pessoal, mantenha contato e descubra o que estava fazendo no momento. O método do gradiente conjugado tem como objetivo resolver um sistema de equações lineares, Axb, onde A é simétrico, sem cálculo do inverso de A. Só requer um muito pequena quantidade de memória, portanto, é particularmente adequada para sistemas de grande escala. É mais rápido que outras abordagens, como a eliminação gaussiana, se A for bem-condicionado. Por exemplo, Reconstrução de sinal esparso de grupo e bloco via busca de correspondência - BMP, Perseguição de gradiente GMP - blockgp, groupgp Perseguição de correspondência quase ortogonal - blocknomp, groupnomp Perseguição de gradiente conjugado parcial - blockpcgp. Este código usa o método de gradiente conjugado para resolver o sistema linear Ax b, onde A é simétrico e bandado. A é primeiro armazenado em um modo de armazenamento compacto, usando a função quotcompactstoragequot e, em seguida, o gradiente de conjugação. Reconstrução de sinal esparso de grupo e bloco via busca de correspondência - BMP, perseguição de gradiente GMP - blockgp, groupgp Busca de correspondência quase ortogonal - blocknomp, groupnomp Perseguição de gradiente de conjugado parcial - blockpcgp. Os programas calculam o diagrama de entalpia versus composição para o sistema binário etanol-água a 760 mmHg e 76 mmHg. Também desenhamos as linhas de ligação e a linha conjugada. Reconstrução de sinal esparso de grupo e bloco via busca de correspondência - BMP, perseguição de gradiente GMP - blockgp, groupgp Busca de correspondência quase ortogonal - blocknomp, groupnomp Perseguição de gradiente de conjugado parcial - blockpcgp. O Método de Gradientes Conjugados Pré-condicionados PCG é uma substituição do código PCG interno 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 e informações sobre pedidos, consulte mathworks / support / books / book1344.jsp. Este exemplo demonstra o uso de conjgrad. m A principal vantagem do conjgrad. m é que ele leva alças para funções que executam a avaliação do operador linear e seu adjunto. O espaço de parâmetro pode ser. A implementação básica do método Phase Spectrum Compensation (PSC) 1 para aprimoramento de fala de canal único está incluída, juntamente com uma demonstração que ilustra seu uso. 1 A. P. Stark, K. K. Wojcicki, J. G. Lyons. Componente Delphi não-visual para cálculo científico. Ele implementa vários métodos de minimização local. A função objetivo pode ser especificada de forma simbólica. Métodos implementados: algoritmos do método Rosenbrock Quasi-Newton. O Auto2Fit é uma ferramenta de revolução e supera todas as outras similares na área de regressão não linear. Quase todos os pacotes de software de análise de dados (SPSS, SAS, Statistical, Origin Pro, DataFit, Stata ou Systat) precisam que os usuários finais forneçam / adivinhem inicialmente. O Statistics for MtxVec introduz rotinas básicas e mais avançadas para análise estatística. Como é um pacote add-on do MtxVec, ele requer a versão mais recente do MtxVec instalada na sua máquina. A estatística do MtxVec demonstra como é fácil e rápido. CAPÍTULO 1: ANÁLISE DE FOURIER 1.1 SÉRIE DE QUARTO DE TEMPO CONTÍNUO (CTFS) 1.2 PROPRIEDADES DO CTFS 1.2.1 Propriedade que muda o tempo 1.2.2 Propriedade de deslocamento de frequência 1.2.3 Propriedade de modulação 1.3 FOURIER DE TEMPO CONTÍNUO. Sabe-se que não há programa Matlab suficiente sobre classificadores neuro-difusos. Geralmente, o ANFIS é usado como classificador. O ANFIS é um programa de aproximação de funções. Mas, o uso de ANFIS para classificações é desfavorável. Por exemplo, lá. Biblioteca Quaternion para Simulink Versão 1.7 (JASP) 12-Dec-2009 Esta é uma biblioteca de blocos que permite a manipulação de quaternions. Os blocos disponíveis são: Quaternion Normalize Quaternion Conjugate Para propósitos destas ferramentas, um quaternion, q, é apenas um vetor de quatro elementos onde q (1: 3) é a porção "imaginária" ou "vector" do número hipercomplexo, e q (4) é o quotrealquot ou quotscalarquot porção. blockVectorX, lambdalobpcg (blockVectorX, operatorA) gera o array de menores autovalores algébricos lambda e a matriz correspondente de autovetores ortonormalizados blockVectorX do operador operador Hermitian (completo ou esparso). O código implementa a biblioteca de números Hypercomplex por meio de 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 nD completo, com uma redução drástica na cópia Copyright 2000-2015 Source Code Conectados. Código Fonte Livre e Downloads de Scripts. Todos os arquivos e downloads gratuitos são copyright de seus respectivos proprietários. Nós não fornecemos nenhuma versão pirateada, pirateada, ilegal, pirateada de scripts, códigos, downloads de componentes. Todos os arquivos são baixados do site do editor, nossos servidores de arquivos ou espelhos de download. Sempre arquivos de verificação de vírus baixados da web, especialmente zip, rar, exe, julgamento, versões completas, etc. Links de download de rapidshare, depositfiles, megaupload etc não publicados.