Surfer中的環(huán)境場地表征

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• 聚焦：JDBC、Stata 17 和沃頓研究數(shù)據(jù)服務(wù)

  您的模擬運(yùn)行時間是否越來越長？?您是否曾經(jīng)需要管理多個數(shù)據(jù)訂閱服務(wù)？?您的研究是否需要大量軟件包？?由于這些常見問題，越來越多的研究人員轉(zhuǎn)向云環(huán)境進(jìn)行研究。?云計算提供商為研究人員提供計算能力、單點訪問管理數(shù)據(jù)服務(wù)，以及預(yù)安裝和配置的分析軟件包。?Wharton Research Data Service（WRDS）就是這樣一種云服務(wù)。WRDS&n

• StataNow更新之區(qū)間刪失多事件數(shù)據(jù)的邊際Cox PH模型

  需要從多種類型的事件(如糖尿病和高血壓的發(fā)病)中分析事件時間嗎？不知道確切的事件發(fā)生時間？使用新的stmgintcox命令來分析這種區(qū)間刪失的多事件數(shù)據(jù)，并考慮不同事件之間的事件時間可能存在的相關(guān)性。評估比例風(fēng)險假設(shè)。對所有事件的共同協(xié)變量效應(yīng)進(jìn)行強(qiáng)有力的檢驗。對協(xié)變量生存函數(shù)、風(fēng)險函數(shù)和其他函數(shù)作圖以及更多！該命令現(xiàn)在是StataNow?的一部分。區(qū)間刪失多事件數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在縱向研究中，因為每個

• EViews | 基于Kalman Filter估計局部線性趨勢

  過濾趨勢組件是總結(jié)時間序列數(shù)據(jù)的一種有用方法，因為它允許人們捕捉并關(guān)注真正重要的特征。但是過濾方法可能會導(dǎo)致信息丟失，因此是有代價的。然而，Linear State Space Models(LSSM)為提取觀測變量的未觀測趨勢成分提供了一種實用的方法。Local Linear Trend Model插件實現(xiàn)了以下框架：上述模型非常靈活，在實踐中很難將未觀察到的趨勢值與實際水平區(qū)分開來。在這種情況

• 免費(fèi)培訓(xùn) | Nvivo軟件系列在線培訓(xùn)

  QSR International意識到COVID-19給大家?guī)淼膰?yán)重影響，希望NVivo用戶在這樣的情況能繼續(xù)使用NVivo軟件。?因此，疫情期間，對于遠(yuǎn)程使用NVivo有任何問題的，可以聯(lián)系QSR Support Team，他們將會為您解決遠(yuǎn)程使用的相關(guān)問題。?同時，QSR International還準(zhǔn)備了一系列網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)，幫助大家了解NVivo的最新功能和學(xué)習(xí)NVivo