| dbo:abstract
|
- A matematikában, a statisztikában és a a szürkedobozmodell a részleges elméleti struktúrát adatokkal ötvözi a modell befejezéséhez. Az elméleti felépítés változhat az eredmények simaságára vonatkozó információktól kezdve azokon a modelleken át, amelyek csak az adatok vagy a meglévő szakirodalom paraméterértékeit igénylik. Így szinte az összes modell szürkedobozmodell, szemben a feketedobozzal, ahol nem feltételezzük a modell formáját, vagy a fehérdobozmodellek, amelyek pusztán elméleti jellegűek. Egyes modellek speciális formát öltenek, például lineáris regressziót vagy neurális hálót. Ezek speciális elemzési módszerekkel rendelkeznek. Különösen a lineáris regressziós technikák sokkal hatékonyabbak, mint a legtöbb nemlineáris technika. A modell lehet determinisztikus vagy (azaz véletlenszerű összetevőket tartalmazhat) attól függően, hogy mire akarjuk használni. (hu)
- A matematikában, a statisztikában és a a szürkedobozmodell a részleges elméleti struktúrát adatokkal ötvözi a modell befejezéséhez. Az elméleti felépítés változhat az eredmények simaságára vonatkozó információktól kezdve azokon a modelleken át, amelyek csak az adatok vagy a meglévő szakirodalom paraméterértékeit igénylik. Így szinte az összes modell szürkedobozmodell, szemben a feketedobozzal, ahol nem feltételezzük a modell formáját, vagy a fehérdobozmodellek, amelyek pusztán elméleti jellegűek. Egyes modellek speciális formát öltenek, például lineáris regressziót vagy neurális hálót. Ezek speciális elemzési módszerekkel rendelkeznek. Különösen a lineáris regressziós technikák sokkal hatékonyabbak, mint a legtöbb nemlineáris technika. A modell lehet determinisztikus vagy (azaz véletlenszerű összetevőket tartalmazhat) attól függően, hogy mire akarjuk használni. (hu)
|
