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Feb 2019

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Modele zipp

Modele zipp

Si vous possédez un compte Pro, Premium ou Business, vous avez également la possibilité de rendre votre modèle privé et protégé par mot de passe, si nécessaire. Voir modèles privés et sécurité des modèles. Exemple 2. Les biologistes d`état de la faune veulent modéliser combien de poissons sont capturés par les pêcheurs dans un parc d`État. On demande aux visiteurs combien de temps ils sont restés, combien de personnes étaient dans le groupe, y avait-il des enfants dans le groupe et combien de poissons ont été capturés. Certains visiteurs ne pêchent pas, mais il n`y a pas de données sur la question de savoir si une personne pêché ou non. Certains visiteurs qui ont fait du poisson n`ont pas attraper de poisson, donc il ya des zéros en excès dans les données à cause des gens qui n`ont pas de poissons. PROC COUNTREG est ensuite utilisé pour ajuster les modèles binomiaux de poisson et négatifs aux données. Pour chaque modèle, l`option PROBCOUNT calcule la probabilité que le nombre d`articles publiés soit m, pour m = 0 à 10. Les instructions suivantes calculent les estimations pour les modèles binomiaux de poisson et négatifs. La procédure MEAN est ensuite utilisée pour calculer la probabilité moyenne d`une réponse nulle.

Почему нельзя загрузить просто fichier (мах)? Неделд не Могу ни чего найти что бы формат поменять на другой, и закинуть сюда свошработу. Pour réduire la taille du fichier, vous pouvez également combiner vos fichiers dans une archive compressée (ZIP, RAR, 7z). Assurez-vous d`inclure tous les fichiers nécessaires. @frekky12-Super! Vous devriez être en mesure de télécharger plusieurs textures simultanément (il suffit de Ctrl-clic/Shift-Click pour les sélectionner tous), mais vous aurez encore à les appliquer aux emplacements des matériaux un par un. Puisque nous avons trois variables prédictitrices dans le modèle complet, les degrés de liberté pour le test du Khi deux sont 3. Cela donne une valeur de p significative élevée; ainsi, notre modèle global est statistiquement significatif. Les intervalles de confiance bootstrap sont considérablement plus larges que l`approximation basée sur la normale. Les CIS bootstrap sont plus cohérents avec les CIS de stata lors de l`utilisation d`erreurs standard robustes. Bien que nous puissions exécuter une régression de poisson dans R en utilisant la fonction GLM dans l`un des packages de base, nous avons besoin d`un autre paquet pour exécuter le modèle de poisson à gonflement zéro.