Dept. of Computer Science and Engg., Yashwantrao Chavan College of Engineering, Hingna Road, Nagpur-441110, India;
Dept. of Computer Science and Engg., Yashwantrao Chavan College of Engineering, Hingna Road, Nagpur-441110, India;
Data mining; Agriculture; Linear regression; Cloud computing; Production; Data analysis;
机译:使用R,Richard E. Plant,Boca Raton,FL:CRC Press,2019年的生态和农业空间数据分析。 使用R,Richard E.工厂Richard E. Richard E.植物厂,博卡拉顿,FL Boca Raton,佛罗里达州植物厂,利用r空间和农业生态学和农业的空间数据分析
机译:针对定性回归变量和聚类数据量身定制的回归收缩方法。
机译:痴呆症预测中的数据挖掘方法:线性判别分析,逻辑回归,神经网络,支持向量机,分类树和随机森林的准确性,敏感性和特异性的真实数据比较
机译:利用农业数据回归方法的定性数据分析
机译:使用定性数据分析软件按经验水平对辅导员语言反应模式进行过程分析:混合方法研究
机译:将数据链接到决策:应用定性数据分析方法和软件来确定使用结果数据的机制
机译:“菲利普斯数据的卡尔内尔回归”摘要:经济学家认为菲利普斯曲线显示了通货膨胀与产出比率(失业率)之间的正(负)关系,可以从总需求 - 聚集供应设备中绘制出来。该文表明,菲利普斯曲线要求对总供给和总需求曲线的形式进行不太可能的限制。在这种情况下,将通货膨胀和能力利用数据作为估算潜在正式模型的基础是不恰当的。因此,本文使用非参数,数据驱动的方法来描述数据。核心回归的这种方法表明菲利普斯样本中的通货膨胀 - 失业关联在全球范围内是负面的,但在特定的失业范围内是不规则的。