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產品新知

2020.12.29

Stata

近年來,社會科學中統計或機器學習演算法的使用有所增加,隨機森林 (Breiman, 2001, Machine Learning 45: 5–32) 是一種用於預測的統計或機器學習演算法;隨機森林容易適應資料的非線性,因此與線性迴歸相比有更好的預測,更具體地說,像隨機森林這樣的集成學習演算法非常適合中型到大型資料集。

2020.12.29

Stata

兩個相關變數之間的關係可能遠比簡單迴歸所描述的還要複雜許多。兩種常見用於解釋兩變數之間因果關係的觀點分別是中介效果(mediation effect)與修飾效果(moderation effect)。

2020.12.29

Mathematica

Wolfram Language 12.2總共有228個全新功能、以及數百種更新和增強功能,擴充了Wolfram語言與Mathematica在核心語言、數學計算、數學函數、偏微分方程式、空間統計、視覺化圖形、地圖、幾何計算、視訊處理、音訊與影像處理、機器學習與神經網路、生物分子序列…等眾多領域的最新研發突破,為所有Wolfram語言與Mathematica使用者提供了全新的功能和效用。

2020.11.30

Altair®RapidMiner®

資料庫內處理( In-Database Processing)是指將資料前處裡或資料準備工作利用SQL語法交由商用資料庫進行。其相對的概念就是將原始資料從資料庫中複製到個人的工作電腦上,然後再用個人電腦的資源進行資料處理。將資料處理的工作交給資料庫伺服器進行可避免因個人電腦配備不足而造成處理速度低落,也可…

2020.11.30

Altair®RapidMiner®

麥肯錫總共找了2,395名遍佈各地區、產業、企業規模的資深管理人員作為受訪對象,調查指出1,151名受訪者皆表示其公司已經導入AI,代表AI在受訪對象中的普及率已近半數。報告中也另外指出以下幾點…

2020.11.30

Stata

《Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata, Second Edition》對從事統計諮詢、教學或協作式應用統計環境的任何人員而言,是一本寶貴的補充教材。舉個例子,當被要求簡單解釋非線性模型中交互作用的實際意義,像是logistic迴歸,許多經驗豐富的研究人員開始感到困惑。 本書的主旨是用圖形輕鬆解釋複雜的模型,使用基於美國社會概況調查 (GSS) 的資料集,作者Mitchell….