Gerald Girard
17 ਫ਼ਰਵਰੀ 2025
ਗੇਮ ਮਾੱਡਲਾਂ ਵਿਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਟੈਂਡਰਡ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਐਮਜੀਸੀਵੀ ਪੈਕੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਕਲੱਸਟਰਡ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਜਬੂਤ ਸਟੈਂਡਰਡ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਰਵਾਇਤੀ ਤਕਨੀਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ <ਬੀ> ਸੈਂਡਵਿਚ ਪੈਕੇਜ, << bgcv ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹ ਲੇਖ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਛੋਟਾਂ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੂਟਸਟਰੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ-ਮਜਬੂਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਨੁਮਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਜੋਖਮ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਇੰਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.