আমি আরও বেশি বেশি জিএএম ব্যবহার করি। আমি যখন তাদের বিভিন্ন উপাদানগুলির জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করতে যাই (প্যারামিটার সিলেকশন, বিভিন্ন স্প্লাইন বেস, মসৃণ পদগুলির পি-ভ্যালু), তারা সকলেই ইংলন্ডের বাথ ইউনিভার্সিটির সিমোন উডের একজন গবেষক।
তিনি আর-এর রক্ষণাবেক্ষণকারীও mgcv, যা তাঁর কাজের শরীর প্রয়োগ করে। mgcvঅত্যন্ত জটিল, তবে লক্ষণীয়ভাবে ভাল কাজ করে।
অবশ্যই পুরানো জিনিস আছে। আসল ধারণাটি হাসিটি ও তিবশিরানীকে জমা দেওয়া হয় এবং ২০০৩ সালে একটি দুর্দান্ত পুরানো পাঠ্যপুস্তক রপার্ট এট আল লিখেছিলেন।
একজন প্রয়োগকৃত ব্যক্তি হিসাবে, আমার একাডেমিক পরিসংখ্যানবিদদের মধ্যে জিৎজিস্ট সম্পর্কে খুব একটা অনুভূতি নেই। তার কাজকে কীভাবে সম্মান করা হয়? এক গবেষক এক জায়গায় এত কিছু করেছেন তা কি খানিকটা আশ্চর্য? বা এমন কোনও কাজ আছে যা কেবলমাত্র এতটা লক্ষ্য করা যায় না কারণ এটি ভিতরে mgcv? োকানো হয় না ? আমি জ্যামগুলি এতটা ব্যবহার করতে দেখি না, যদিও এই পরিসংখ্যানটি স্ট্যাটিস্টিকাল প্রশিক্ষণ সহ লোকের পক্ষে যুক্তিসঙ্গতভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং সফ্টওয়্যারটি বেশ উন্নত developed "ব্যাক স্টোরি" এর অনেক কি আছে?
স্ট্যাট জার্নালগুলি থেকে দৃষ্টিকোণগুলির টুকরোগুলি এবং অন্যান্য অনুরূপ জিনিসগুলির প্রস্তাবনাগুলি প্রশংসা করা হবে।