Ig
−gtIg
এটি আপনাকে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য আনুমানিক বৈকল্পিকতা দেয়। আনুমানিক মান বিচ্যুতি পেতে বর্গমূল নিন। তাহলে আত্মবিশ্বাসের সীমা হ'ল পূর্বাভাসিত মান + - দুটি মানক বিচ্যুতি। এটি স্ট্যান্ডার্ড সম্ভাবনা স্টাফ। অবিচ্ছিন্ন প্রতিরোধের বিশেষ ক্ষেত্রে আপনি স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির জন্য সংশোধন করতে পারেন। আপনার কাছে 10 টি পর্যবেক্ষণ এবং 4 টি প্যারামিটার রয়েছে যাতে আপনি 10/6 দ্বারা গুণ করে মডেলটির বৈকল্পিকের অনুমান বাড়িয়ে তুলতে পারেন। বেশ কয়েকটি সফ্টওয়্যার প্যাকেজ আপনার জন্য এটি করবে। আমি আপনার মডেলটি এডি মডেল এডি মডেল বিল্ডারে লিখেছি এবং এটি ফিট করেছি এবং (অশোধিত) রূপগুলি গণনা করেছি। এগুলি আপনার থেকে কিছুটা আলাদা হবে কারণ মানগুলি সম্পর্কে আমাকে কিছুটা অনুমান করতে হয়েছিল।
estimate std dev
10 pred_E -4.8495e+01 7.5100e-03
11 pred_E -4.8810e+01 7.9983e-03
12 pred_E -4.9028e+01 7.5675e-03
13 pred_E -4.9224e+01 6.4801e-03
14 pred_E -4.9303e+01 6.8034e-03
15 pred_E -4.9328e+01 7.1726e-03
16 pred_E -4.9329e+01 7.0249e-03
17 pred_E -4.9297e+01 7.1977e-03
18 pred_E -4.9252e+01 1.1615e-02
এটি AD মডেল বিল্ডারে কোনও নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল জন্য করা যেতে পারে। এই জাতীয় কোডে উপযুক্ত স্পটে একটি পরিবর্তনশীল ঘোষণা করে
sdreport_number dep
এবং কোডটি লিখে দেয় নির্ভরশীল ভেরিয়েবলকে এই জাতীয় মূল্যায়ন করে
dep=sqrt(V0-cube(Bp0)/(1+2*max(V)));
নোট করুন এটি মডেল ফিটিংয়ের মধ্যে সবচেয়ে বড় হিসাবে স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের একটি মানের 2 বার মূল্যায়ন করা হয়। মডেলটিকে ফিট করুন এবং একটি এই নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটির জন্য মানক বিচ্যুতি গ্রহণ করে
19 dep 7.2535e+00 1.0980e-01
এনথ্যালপি-ভলিউম ফাংশনের জন্য আত্মবিশ্বাস সীমা গণনা করার জন্য কোডটি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আমি প্রোগ্রামটি সংশোধন করেছি কোড (টিপিএল) ফাইলটি দেখে মনে হচ্ছে
DATA_SECTION
init_int nobs
init_matrix data(1,nobs,1,2)
vector E
vector V
number Vmean
LOC_CALCS
E=column(data,2);
V=column(data,1);
Vmean=mean(V);
PARAMETER_SECTION
init_number E0
init_number log_V0_coff(2)
init_number log_B0(3)
init_number log_Bp0(3)
init_bounded_number a(.9,1.1)
sdreport_number V0
sdreport_number B0
sdreport_number Bp0
sdreport_vector pred_E(1,nobs)
sdreport_vector P(1,nobs)
sdreport_vector H(1,nobs)
sdreport_number dep
objective_function_value f
PROCEDURE_SECTION
V0=exp(log_V0_coff)*Vmean;
B0=exp(log_B0);
Bp0=exp(log_Bp0);
if (current_phase()<4)
f+=square(log_V0_coff) +square(log_B0);
dvar_vector sv=pow(V0/V,0.66666667);
pred_E=E0 + 9*V0*B0*(cube(sv-1.0)*Bp0
+ elem_prod(square(sv-1.0),(6-4*sv)));
dvar_vector r2=square(E-pred_E);
dvariable vhat=sum(r2)/nobs;
dvariable v=a*vhat;
f=0.5*nobs*log(v)+sum(r2)/(2.0*v);
// code to calculate the enthalpy-volume function
double delta=1.e-4;
dvar_vector svp=pow(V0/(V+delta),0.66666667);
dvar_vector svm=pow(V0/(V-delta),0.66666667);
P = -((9*V0*B0*(cube(svp-1.0)*Bp0
+ elem_prod(square(svp-1.0),(6-4*svp))))
-(9*V0*B0*(cube(svm-1.0)*Bp0
+ elem_prod(square(svm-1.0),(6-4*svm)))))/(2.0*delta);
H=E+elem_prod(P,V);
dep=sqrt(V0-cube(Bp0)/(1+2*max(V)));
তারপরে আমি এইচ এর অনুমানের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ডিভাস পেতে মডেলটিকে রিফিট করেছিলাম।
29 H -3.9550e+01 5.9163e-01
30 H -4.1554e+01 2.8707e-01
31 H -4.3844e+01 1.2333e-01
32 H -4.5212e+01 1.5011e-01
33 H -4.6859e+01 1.5434e-01
34 H -4.7813e+01 1.2679e-01
35 H -4.8808e+01 1.1036e-01
36 H -4.9626e+01 1.8374e-01
37 H -5.0186e+01 2.8421e-01
38 H -5.0806e+01 4.3179e-01
এগুলি আপনার পর্যবেক্ষণ করা ভি মানগুলির জন্য গণনা করা হয়, তবে সহজেই ভি এর কোনও মানের জন্য গণনা করা যায়
এটি চিহ্নিত করা হয়েছে যে এটি আসলে একটি লিনিয়ার মডেল, যার জন্য ওএলএসের মাধ্যমে পরামিতি অনুমান করার জন্য সরল আর কোড রয়েছে। এটি বিশেষত নিষ্পাপ ব্যবহারকারীদের কাছে অত্যন্ত আবেদনময়ী। তবে তিরিশ বছর আগে হুবারের কাজটি যেহেতু আমরা জানি বা জানা উচিত যে প্রায়শই একটি মাঝারি শক্তিশালী বিকল্পের সাথে ওএলএসের প্রতিস্থাপন করা উচিত। এটি নিয়মিতভাবে না করার কারণটি আমি বিশ্বাস করি যে শক্তিশালী পদ্ধতিগুলি অন্তর্নিহিত অরেখান্তরীয়। এই দৃষ্টিকোণ থেকে আর এর সহজ আবেদনকারী ওএলএস পদ্ধতিগুলি কোনও বৈশিষ্ট্যের পরিবর্তে আরও একটি ফাঁদ রয়েছে। এডি মডেল বিল্ডার পদ্ধতির একটি অগ্রগতি হ'ল ননলাইনার মডেলিংয়ের পক্ষে এটি নির্মিত। সর্বনিম্ন স্কোয়ার কোডকে শক্তিশালী সাধারণ মিশ্রণে পরিবর্তন করতে কোডের কেবল একটি লাইন পরিবর্তন করা দরকার। লাইন
f=0.5*nobs*log(v)+sum(r2)/(2.0*v);
পরিবর্তিত হয়
f=0.5*nobs*log(v)
-sum(log(0.95*exp(-0.5*r2/v) + 0.05/3.0*exp(-0.5*r2/(9.0*v))));
মডেলগুলিতে অতিরিক্ত পরিমাণের পরিমাণ প্যারামিটার দ্বারা পরিমাপ করা হয়। যদি 1.0 এর সমান হয় তবে বৈকল্পিকটি সাধারণ মডেলের মতো same যদি বিদেশিদের দ্বারা বৈচিত্রের মুদ্রাস্ফীতি হয় তবে আমরা আশা করি যে এটি একটি 1.0 এর চেয়ে কম হবে। এই তথ্যগুলির জন্য a এর অনুমানটি প্রায় 0.23 হয় যাতে সাধারণ মডেলের বৈকল্পিক প্রায় 1/4 হয়। ব্যাখ্যাটি হ'ল বহিরাগতরা প্রায় 4 টির একটি ফ্যাক্টর দ্বারা বৈকল্পিক প্রাক্কলন বৃদ্ধি করেছে এবং এর প্রভাবটি হল ওএলএস মডেলের প্যারামিটারগুলির জন্য আত্মবিশ্বাসের সীমার আকার বাড়ানো। এটি দক্ষতা হ্রাস প্রতিনিধিত্ব করে। সাধারণ মিশ্রণ মডেলটির জন্য এনথ্যালপি-ভলিউম ক্রিয়াকলাপের জন্য আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিগুলি
29 H -3.9777e+01 3.3845e-01
30 H -4.1566e+01 1.6179e-01
31 H -4.3688e+01 7.6799e-02
32 H -4.5018e+01 9.4855e-02
33 H -4.6684e+01 9.5829e-02
34 H -4.7688e+01 7.7409e-02
35 H -4.8772e+01 6.2781e-02
36 H -4.9702e+01 1.0411e-01
37 H -5.0362e+01 1.6380e-01
38 H -5.1114e+01 2.5164e-01
কেউ দেখতে পান যে পয়েন্টের প্রাক্কলনগুলিতে সামান্য পরিবর্তন রয়েছে, তবে আত্মবিশ্বাসের সীমাটি ওএলএস দ্বারা উত্পাদিত প্রায় 60% হয়ে গেছে।
আমি যে মূল বক্তব্যটি তৈরি করতে চাই তা হ'ল টিপিএল ফাইলে কোডের একটি লাইন পরিবর্তনের পরে সমস্ত পরিবর্তিত গণনা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে।
