Gerald Girard
17 பிப்ரவரி 2025
GAM மாதிரிகளில் துணிவுமிக்க நிலையான பிழைகளை மதிப்பிடுவதற்கு MGCV தொகுப்பைப் பயன்படுத்துதல்
க்ளஸ்டர்டு டேட்டா உடன் கையாளும் போது காம் மாதிரிகளில் வலுவான நிலையான பிழைகள் கணக்கிடுவது முக்கியம். சாண்ட்விச் தொகுப்பு போன்ற வழக்கமான நுட்பங்கள் ஜி.எல்.எம் -களுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஆனால் எம்.ஜி.சி.வி தொகுப்புக்கு வெவ்வேறு உத்திகள் தேவை. நம்பகமான புள்ளிவிவர அனுமானத்தை உறுதி செய்வதற்காக, இந்த கட்டுரை பூட்ஸ்ட்ராப்பிங் மற்றும் கிளஸ்டர்-ரோபஸ்ட் மாறுபாடு மதிப்பீடு உள்ளிட்ட பல்வேறு தீர்வுகளை ஆராய்கிறது. இந்த முறைகளைப் பயன்படுத்துவது பொது சுகாதார புள்ளிவிவரங்கள் அல்லது நிதி ஆபத்து மாதிரிகளை ஆராயும்போது தவறான அனுமானங்களைத் தவிர்க்க உதவுகிறது.