核心算法

参数估计和检验

利用 Mathematica 完美地集成的符号和数值功能,Mathematica 8 为100多个内置参数分布和导出分布构建器提供高度自动和有效的参数估计和拟合优度检验。求解器和优化程序的自动选择使用户可以把注意力集中在他们想要解决的问题,而不用担心算法细节,可选设置使您在必要时对最优化和具体假设检验进行完全控制。只需几行简短的代码就可以进行估计和检验,让研究人员、分析师、教师或学生能够快速进入决策和工作报告阶段。

  • 适用于所有参数和导出分布的高度自动的参数估计。 »
  • 最大似然和基于矩的参数估计。 »
  • 单变量、多变量、离散和连续数据的拟合优度测试。 »
  • 直接访问 Kolmogorov-Smirnov、Pearson 、Anderson-Darling 检验等。 »
  • 对任意数量的数据集的自动定位和尺度假设检验。 »
  • 全套已命名的定位和度量检验,包括 、符号、Levene 等。 »
  • 检验结果的完全集合,包括检验统计量、 值、报告等。 »
拟合数据于任何类型的分布 »直接指定待估计的分布和参数 »估计参数和检验拟合优度 »
可视化最优参数值 »使用似然或基于矩的方法估计 »通过二项式分布模拟单词长度 »
使用分量混合模拟多模态数据 »分解地震幅度的混合模型 »比较风速的两个模型 »
使用二元正态分布模拟市区和高速油耗 »检验任意分布或数据集的拟合优度 »同时执行任意个数据集的定位和尺度测试 »
选择参数测试或对应的非参数测试 »探索假设检验的属性 »使用一般假设检验函数自动选择测试 »
计算最大似然和 Cramér-von Mises 估计 »使用 Hotelling 检验检测伪钞 »比较多元符号测试统计量和数据的空间符号 »
模拟、可视化和比较位置测试的功效曲线 »可视化一个拟合多变量分布的分布函数 »比较估计和理论的 Copula 分布函数 »


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