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時間：2020-11-20

作者：北京天演融智軟件有限公司

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博文分享 | Stata軟件導入COVID-19數據(更新篇)
在上一篇文章中，作者提到不打算發布covid19.ado文件，因為在2020年3月19日提到“如果Johns Hopkins更改數據時，它可能會變得沒有意義”。而當前數據已經在2020年3月23日有所更改，它很可能還會不斷的發生變化。隨著數據的變化，作者可能會在將來發布較新，但是您可能需要在作者發布之前較快的進行調整。因此，讓我們看看如何較新代碼以適應不斷變化的數據。首先，運行上一篇博客文章中的代
Groundwater Vistas 地下水流動和污染物運輸建模軟件
Groundwater Vistas是較**的軟件包，用于使用MODFLOW代碼套件進行3D地下水流動和污染物運輸建模、校準和優化。Groundwater Vistas的**版本提供了理想的地下水風險評估工具。Groundwater Vistas是多家監管機構的可以選擇建模軟件，已成為**良好的MODFLOW預處理和后處理解決方案。Groundwater Vistas的主要特點. 支持MODFLOW2
SMS軟件之如何消除模型中的空值
您的地表水建模系統(SMS)模型是否包含空值? 空值有時對我們很有用，一些模型甚至是圍繞它們來構建的。但是如果你不想讓它們出現在你的模型中。軟件自帶的工具箱中的一些工具具有更改、更正或排除數據(包括空值)的方法，而*我們手動編輯文件并重新導入它們來清理數據。這些工具有多種用途，可用于以不同的方式查看數據、修改當前數據集以及根據所做的修改創建新數據集。在“?Filter Dataset”
Stata 19 | 基于H2OML的二元分類器錯誤率近似統計檢驗方法
研究背景當您使用Stata全新的h2oml命令套件完成梯度提升機(GBM)與隨機森林(RF)分類器訓練后，測試數據顯示GBM模型準確率達87%，而RF模型為85%。這是否意味著GBM就是較優選擇呢？且慢定論。為何單一準確率指標不足為憑準確率、AUC值及均方根誤差等指標雖被廣泛采用，但其本質僅是點估計。這些數值僅反映模型在特定測試樣本上的表現，未能考慮樣本間變異所導致的波動。換言之，它們無法回答這個