Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
GAUSS - математика мен статистика үшін матрицалық бағдарламалау тілі, оны Aptech Systems компаниясы әзірлеп, нарыққа шығарды. Оның негізгі мақсаты - статистика, эконометрия, уақыт сериялары, оңтайландыру және 2D және 3D визуализациялауда сандық мәселелерді шешу. Ол алғаш рет 1984 жылы MS DOS үшін жарық көрді және Linux, macOS және Windows үшін қол жетімді.
GAUSS is a matrix programming language for mathematics and statistics, developed and marketed by Aptech Systems. Its primary purpose is the solution of numerical problems in statistics, econometrics, time series, optimization and 2D and 3D visualization. It was first published in 1984 for MS DOS and is available for Linux, macOS and Windows.
GAUSS қолданбалары
GAUSS үшін қосымша құн төлеп, құралдар жиынтығының жиынтығы ұсынылады. +Қоралы жәшіктерҚоралы жәшік сипаттамасыАлгоритмдік туындылар Алгоритмдік туындыларды есептеу үшін GAUSS процедураларын жасау бағдарламасы. Шектелген ең жоғары ықтималдық МТ Параметрлерге қатысты жалпы шектеулерге байланысты жалпы ең жоғары ықтималдық проблемасын шешеді. Шектелген оңтайландыру Параметрлерге жалпы шектеулер қойылып, сызықтық емес бағдарламалау мәселесін шешеді. CurveFit Сызықтық емес қисық орнату. Тасушалы статистика Орташа, жиілік және қиылысуды қоса алғанда, негізгі үлгілік статистика. Бұл қолданба сипаттамалық статистика 3.1 бағдарламаларымен жазылған бағдарламалармен кері үйлесімді. Тасушалы статистика MT Орташа, жиілік және қиылысуды қоса алғанда, негізгі үлгілік статистика. Бұл қолданба желіге қауіпсіз және құрылымдарды пайдаланады. Дискретті таңдау Дискретті таңдауды және тәуелді айнымалы қандай да бір жағынан сапалы болатын басқа модельдерді бағалау үшін статистикалық пакет. FANPAC MT Ұдайы өзгермелілікті бағалау үшін GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedastic) модельдерінің толық жиынтығы. Сызықтық бағдарламалау МТ Кіші және ірі масштабтағы сызықтық бағдарламалау мәселелерін шешеді. Сызықтық регрессия МТ Ең кіші квадраттарды бағалау. Логлинейлік талдау MT Логлинейлік талдауды қолдана отырып, категорикалық деректерді талдау. Статистикалық модельдер параметрлерінің максималды ықтималдық бағасы. Сызықтық емес теңдеулер МТ Беймәлімдер санымен тең теңдеулері бар сызықтық емес теңдеулер жүйесін шешеді. Оптимизация Шексіз оптимизация. Уақыт сериясы MT VARMAX, VARMA, ARIMAX, ARIMA және ECM модельдерінің параметрлерге қатысты жалпы шектеулерге байланысты нақты ML бағалауы. Панель деректерінің бағалауы. Коинтеграциялық және бірлік тамыр сынақтары.
A range of toolboxes are available for GAUSS at additional cost. +ToolboxesToolbox DescriptionAlgorithmic Derivatives A program for generating GAUSS procedures for computing algorithmic derivatives. Constrained Maximum Likelihood MT Solves the general maximum likelihood problem subject to general constraints on the parameters. Constrained Optimization Solves the nonlinear programming problem subject to general constraints on the parameters. CurveFit Nonlinear curve fitting. Descriptive Statistics Basic sample statistics including means, frequencies and crosstabs. This application is backwards compatible with programs written with Descriptive Statistics 3.1. Descriptive Statistics MT Basic sample statistics including means, frequencies and crosstabs. This application is thread safe and takes advantage of structures. Discrete Choice A statistical package for estimating discrete choice and other models in which the dependent variable is qualitative in some way. FANPAC MT Comprehensive suite of GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedastic) models for estimating volatility. Linear Programming MT Solves small and large scale linear programming problems. Linear Regression MT Least squares estimation. Loglinear Analysis MT Analysis of categorical data using log linear analysis. Maximum Likelihood MT Maximum likelihood estimation of the parameters of statistical models. Nonlinear Equations MT Solves systems of nonlinear equations having as many equations as unknowns. Optimization Unconstrained optimization. Time Series MT Exact ML estimation of VARMAX, VARMA, ARIMAX, ARIMA, and ECM models subject to general constraints on the parameters. Panel data estimation. Cointegration and unit root tests.