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量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
基于点云的建筑物重建最优模型拟合...
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spatstat：空间点模式分析、模型拟合、模拟、测试
描述 用于分析空间点模式的综合开源工具箱。主要关注任何空间区域中的二维点模式，包括多类型/标记点。还支持三维点模式、任意维度的时空点模式、线性网络上的点模式和其他几何对象的模式。支持空间协变量数据，例如像素图像。包含 3000 多个用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、模拟、空间采样、模型诊断和形式推理的函数。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像、镶嵌和线性网络。探索性方法包括样方计数、K 函数及其模拟包络、最近邻距离和空白空间统计、Fry 图、成对相关函数、核平滑强度、交叉验证带宽选择的相对风险估计、标记相关函数、分离指数、标记依赖性诊断和协变量效应的核估计。还支持随机模式的正式假设检验（卡方、Kolmogorov-Smirnov、蒙特卡罗、Diggle-Cressie-Loosmore-Ford、Dao-Genton、两阶段蒙特卡罗）和协变量效应检验（Cox-Berman-Waller-Lawson、Kolmogorov-Smirnov、ANOVA）。可以使用与 glm() 类似的函数 ppm()、kppm()、slrm()、dppm() 将参数模型拟合到点模式数据。模型类型包括泊松、吉布斯和考克斯点过程、奈曼-斯科特聚类过程和行列式点过程。模型可能涉及对协变量的依赖、点间相互作用、聚类形成和对标记的依赖。模型通过最大似然法、逻辑回归法、最小对比度法和复合似然法进行拟合。可以使用函数 mppm() 将模型拟合到点模式列表（重复的点模式数据）。除了上面列出的所有特征外，该模型还可以包括随机效应和固定效应，具体取决于实验设计。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
气候变化对世界各地香蕉产量的影响
补充数据关于模型拟合图的解释的注释（补充图1-7）：为清楚起见，以下模型拟合数字可视化二维表面的二维表面。在每个补充图1-7中，面板（a）是产量与温度的关系，当降水保持恒定时（以估计的最佳为单位）。同样，面板（b）代表当温度恒定时（以估计的最佳量）保持温度时产量与总年沉淀的关系。The amount of scatter in observed yields around the fitted curves in supplementary figures 1-7 is a consequence of (a) viewing the three-dimensional raw data in two dimensions, (b) differences in technological inputs in different regions where data come from, but which share similar climatic conditions, (c) change in technological input over time for the same region, and (d) unaccounted for variability (sources are discussed in the methods部分；有关模型拟合和变化源的进一步详细讨论，请参见附录I。
我们现在在哪里？实时审查爱尔兰经济发展 2020 年 4 月
t 数据集 7 图 3 变量对第一个因子的贡献 8 图 4 随时间分解第一个因子 9 图 5 GDP 与关键基础指标 10 图 6 对修正国内需求（MDD）同比增长的贡献 12 图 7 模型拟合度 13 表格 表 1 数据集 4 表 2 数据周期内的相对 MSFE 15 附件 附件 1 17 表 1a 基于 MDD 模型的预测评估统计数据 19 表 1b 基于 UDD 模型的预测评估统计数据 20 表 1c 基于就业模型的预测评估统计数据 20 表 1d 基于国内增加值的模型的预测评估统计数据 21 表 1e 基于 PCE 模型的预测评估统计数据 22 附件 2 23 图 2a 数据时间线 23 图 2b Nowcast 模型拟合 MDD 和 UDD 24 图 2c Nowcast 模型拟合就业、国内增加值和 PCE 25 表 2a 列表月度指标 26
引用Nahon，D.M.，Moerkens，R.，Aydogmus，H.，Lendemeijer，B.，Martínez-Silgado，A.标准化设计
通过我们与Bader和Moshagen（2022）的交流所证明的，模型拟合的程度可以并且应该用于模型选择的目的是一个有争议的话题。在这里，我们提出了三个核心要点。首先，我们讨论了对拟合统计的能力确定“最佳模型”的共同误解，认为模型拟合指数的机械应用会导致定量心理病理学领域的错误推断。我们通过文献中的例子说明了这种实践的后果。第二，我们重点介绍了拟合倾向的简约概念，这不是由常用的拟合统计来解释的。最后，我们提出了克服解释性偏见并提高研究结果的普遍性并强调精心平衡实质性和统计标准在模型选择方案中的重要性的特定策略。
分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR
描述用于统计和机器学习的元包包，其统一界面用于模型拟合，预测，绩效评估和结果的呈现。用于模型拟合和预测数值，分类或审查的事件时间结果的方法包括传统的回归模型，正则化方法，基于树的方法，支持向量机，神经网络，合奏，数据预处理，滤清，滤波，过滤和模型调音和选择和选择。提供了用于模型评估的性能指标，并且可以通过独立的测试集，拆分抽样，交叉验证或引导程序重新采样来估算。重新样本估计可以并行执行以进行更快的处理，并在模型调整和选择的情况下嵌套。建模结果可以用描述性统计数据来汇总；校准曲线；可变重要性；部分依赖图；混淆矩阵；和ROC，LIFT和其他性能曲线。
通过分级对颗粒材料进行高级分析...
摘要本研究研究了粒状材料（例如沙子，砾石和工业粉末）范围内的分级熵和统计熵的概念。它提出了一种新型方法，该方法利用了自动非线性模型拟合，并使用参数误差估计和插值来分析粒度分布及其在这些材料中的固有随机性。这种方法的核心在于其在不同条件下预测颗粒材料的行为和特性的能力，这对于土木工程和材料科学等领域的进步至关重要。分级和统计熵理论的整合，以及复杂的非线性模型拟合和插值技术，构成了对颗粒材料进行全面分析的坚实基础。这可以更好地了解其复杂行为，从而增强了它们在科学和工程应用中的实际使用。采用这些先进的方法，表示预测的精度和数据利用效率在颗粒材料分析中的效率取得了重大进步。它突出了