多个二项反应变量,Multiple binary response variables,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) Multiple binary response variables 点击朗读

多个二项反应变量

2) polynomial with two variables 点击朗读

两个变量多项式

Computing formulas of an F polynomial of almost alternating rational links were given by discussing the properties of a polynomial with two variables and by using Lickorish s ways, that is, we used linear skein theory to study the properties of polynomial.

通过对两个变量多项式性质的讨论以及 Lickorish方法 ,给出几乎交错有理环链的F多项式的计算公式。

3) multiple responses variables 点击朗读

多反应变量

例句>>

4) binary response 点击朗读

二项反应

Statistical procedures have been developed for inferring equivalence/noninferiority often concentrated on comparing the rates of two independent binary responses in the past few years.

新药及医疗器械临床试验中,有时会涉及到两比较组采用配对设计获得的二项反应数据(配对二项数据)的等效性/非劣效性问题。

5) polytomous ordinal response variable 点击朗读

多分类反应变量

6) Multiple response variables model 点击朗读

多反应变量模型

补充资料：极小化方法(强依赖于多个变量的函数的)

极小化方法(强依赖于多个变量的函数的)
lion methods for functions depending strongly on a few variables

　　则数r称为函数J(x)在x‘G的谷维数(di~ionof the valley)(见[l」). 描述J(x)的下降轨道的微分方程组 d义嚣一J’(x)，‘(0)一‘。，(3)是一个刚性微分方程组(s叮山晚肥爪阁s势记m). 特别地，当J(x)是严格凸的且其He资℃矩阵是正定的(它的本征值是严格正的)时候，不等式(l)与熟知的场翔e矩阵的病态要求: n笼以」(x、人{J‘IX))=—二戈>l rnln又八x)一致.在这情况下谱条件数与山谷的陡度相同. 坐标方式的下降法(coo攻垃扭te一~d留eent ITrth-ed)(见[ZJ)J(x:，*+:，“‘，x‘一，.*十，，x.，*+，，x‘+1.*，…，x。.*)一塑J(x，，*+:，‘”，x卜1，*，y，x‘+:，*，“’，xo.*)， k=0，1，…，(4)不管其简单性和普遍性，仅当山谷的位置处于罕见情况下，即当山谷的方向是沿着坐标轴时才有效. 「2】中提出了方法(4)的一个现代化版本，它包括坐标轴的一个旋转，使得一个轴沿x*一x七一伸展，此后搜索在第(k+l)步开始.这样的一个办法导致一个坐标轴有一种与谷底的一条母线一致的趋向，使在若干情况下能顺利实现带有一维山谷的函数的极小化.这方法对多维山谷是不适用的. 最速下降法(s慨pest des以泊t，m出加吐of)的方案是由差分方程 x*十一x*一h*J{，J诬=J‘(x*)(5)给出的，这里h*由条件 J(‘*、:)一嘿J(‘厂hJ口选取.对严格凸的谷函数，特别对二次函数 J(x)一合X·DX一。·x，(6)由算法(5)构造的序列{x*}几何地收敛于函数的极小值点x’(见「3』): 1 Ix*一x‘11簇eg‘，这里C=常数且。一典4共手共咎井. k(J"(x’))+l’由于对谷函数，k(J“(x))》1，q“1，从而收敛性在实际上是不存在的. 对简单梯度方案(见阱】);梯度法(脚曲ntme-thod)) x*十，=x*一hJ二，J*十1“J(x*、，)，h=常数， (7)类似的情况也能看到.加速其收敛性的基础在于用以前迭代的结果使得谷底更精确.梯度法(7)能够同每一次迭代的比率q=}人}/{J*一」}的计算一起应用(见阱]，【51).当它变得稳固地接近于常数值q=1时，按照表达式 h x二，=x。

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。

参考词条

多个自变量多项式变量反应变量多反应变量回归模型多变量多项式二变量二项分布多个多项式二次筛法多个多项式二次筛(MPQS)

二项变量二分类反应变量多水平模型二变量t度多项式多变反应

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 多个二项反应变量 1) Multiple binary response variables 多个二项反应变量 2) polynomial with two variables 两个变量多项式 1. Computing formulas of an F polynomial of almost alternating rational links were given by discussing the properties of a polynomial with two variables and by using Lickorish s ways, that is, we used linear skein theory to study the properties of polynomial. 通过对两个变量多项式性质的讨论以及 Lickorish方法 ,给出几乎交错有理环链的F多项式的计算公式。 3) multiple responses variables 多反应变量例句>> 4) binary response 二项反应 1. Statistical procedures have been developed for inferring equivalence/noninferiority often concentrated on comparing the rates of two independent binary responses in the past few years. 新药及医疗器械临床试验中,有时会涉及到两比较组采用配对设计获得的二项反应数据(配对二项数据)的等效性/非劣效性问题。 5) polytomous ordinal response variable 多分类反应变量 6) Multiple response variables model 多反应变量模型补充资料：极小化方法(强依赖于多个变量的函数的) 极小化方法(强依赖于多个变量的函数的) lion methods for functions depending strongly on a few variables 　　则数r称为函数J(x)在x‘G的谷维数(di~ionof the valley)(见[l」). 描述J(x)的下降轨道的微分方程组 d义嚣一J’(x)，‘(0)一‘。，(3)是一个刚性微分方程组(s叮山晚肥爪阁s势记m). 特别地，当J(x)是严格凸的且其He资℃矩阵是正定的(它的本征值是严格正的)时候，不等式(l)与熟知的场翔e矩阵的病态要求: n笼以」(x、人{J‘IX))=—二戈>l rnln又八x)一致.在这情况下谱条件数与山谷的陡度相同. 坐标方式的下降法(coo攻垃扭te一~d留eent ITrth-ed)(见[ZJ)J(x:，+:，“‘，x‘一，.十，，x.，+，，x‘+1.，…，x。.)一塑J(x，，+:，‘”，x卜1，，y，x‘+:，，“’，xo.)， k=0，1，…，(4)不管其简单性和普遍性，仅当山谷的位置处于罕见情况下，即当山谷的方向是沿着坐标轴时才有效. 「2】中提出了方法(4)的一个现代化版本，它包括坐标轴的一个旋转，使得一个轴沿x一x七一伸展，此后搜索在第(k+l)步开始.这样的一个办法导致一个坐标轴有一种与谷底的一条母线一致的趋向，使在若干情况下能顺利实现带有一维山谷的函数的极小化.这方法对多维山谷是不适用的. 最速下降法(s慨pest des以泊t，m出加吐of)的方案是由差分方程 x十一x一hJ{，J诬=J‘(x)(5)给出的，这里h由条件 J(‘、:)一嘿J(‘厂hJ口选取.对严格凸的谷函数，特别对二次函数 J(x)一合X·DX一。·x，(6)由算法(5)构造的序列{x}几何地收敛于函数的极小值点x’(见「3』): 1 Ix一x‘11簇eg‘，这里C=常数且。一典4共手共咎井. k(J"(x’))+l’由于对谷函数，k(J“(x))》1，q“1，从而收敛性在实际上是不存在的. 对简单梯度方案(见阱】);梯度法(脚曲ntme-thod)) x十，=x一hJ二，J十1“J(x、，)，h=常数， (7)类似的情况也能看到.加速其收敛性的基础在于用以前迭代的结果使得谷底更精确.梯度法(7)能够同每一次迭代的比率q=}人}/{J一」}的计算一起应用(见阱]，【51).当它变得稳固地接近于常数值q=1时，按照表达式 h x二，=x。说明：*补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条多个自变量多项式变量反应变量多反应变量回归模型多变量多项式二变量二项分布多个多项式二次筛法多个多项式二次筛(MPQS)

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