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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:In other words, a single set of observed data may be matched by multiple parameter sets that can produce similar model predictions. The GLUE framework equally accepts many likely parameter combinations (realizations) as a starting point. The output corresponding to each realization is compared against 是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
In other words, a single set of observed data may be matched by multiple parameter sets that can produce similar model predictions. The GLUE framework equally accepts many likely parameter combinations (realizations) as a starting point. The output corresponding to each realization is compared against
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
换句话说,一组观察到的数据可以由能产生类似的模型预测的多个参数集进行匹配。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
换句话说,被观察的数据一套也许由可能导致相似的式样预言的多个参量集合匹配。胶浆框架平等地接受许多个可能的参量组合(认识)作为一个起点。与每认识相应的产品对实际比较观察。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
换句话说,唯一套被观察的数据也许由可能导致相似的式样预言的多个参量集合匹配。 胶浆框架相等地接受许多可能的参量组合 (认识) 作为出发点。 对应于每认识的产品被比较反对实际 观察。 仅那些认识 那满意 某一可接受水平 表现 (即。 最大总和摆正衡量残余) 为进一步分析保留。 作为在观察和模型预言之间的区别功能“可能”为每个模型然后被计算。 The weights for each model are estimated by normalizing的the likelihoods.
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
换句话说,一整套单一的观测数据可能由多个能产生类似的模型预测的参数集匹配。胶水框架同样接受很多可能的参数组合 (实现) 作为一个起点。输出对应于每个实现实际观测进行比较。只有那些满足一些可接受的性能 (例如最大金额-的-平方-加权-残留物) 水平的认识,亦保留作进一步的分析。为每个模型的"可能性"然后计算作为函数的观测和模型预测之间的区别。为每个模型的权重由正常化似然估计。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
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