Other results
Linear model assessment and selection (cross-validation, bootstrap methods)
Selezione di modelli lineari (cross-validazione, metodi di bootstrap)
These methods will be described below, separately for each bootstrap procedure.
Tali metodi verranno descritti più avanti, in modo separato per ciascuna procedura di bootstrap.
To the Paginator createLinks method we pass the obtained links parameter and the css class for the pagination links used from bootstrap.
Al metodo createLinks di Paginator passiamo il parametro links ottenuto e la classe css per i link di paginazione utilizzati da bootstrap.
No, there isn't a direct method of converting your existing fluid grid documents to Bootstrap documents.
No, non c'è un metodo diretto di conversione di documenti a griglia fluida esistenti in documenti Bootstrap.
Both methods, the bootstrap and the jackknife, estimate the variability of a statistic from the variability of that statistic between subsamples, rather than from parametric assumptions.
Il metodo jackknife ed il metodo bootstrap stimano la variabilità di una statistica a partire dalla variabilità di quella statistica tra sottocampioni invece di fare assunzioni parametriche.
It also implements two methods to evaluate branch supports in a sound statistical framework (the non-parametric bootstrap and the approximate likelihood ratio test).
Implementa anche due metodi per valutare la forza dei rami in una solida infrastruttura statistica (il metodo bootstrap non parametrico e il test di verosimiglianza approssimata).
Recursive Partition Modeling Choice of methods: Decision tree, Bootstrap forest (a random-forest technique), Boosted tree, K nearest neighbors, Naive Bayes.
Scelta dei metodi: alberi di decisione, foresta di bootstrap (tecnica basata su foreste causali), albero boosted, K vicini più prossimi, Naive Bayes.
Both methods, the bootstrap and the jackknife, estimate the variability of a statistic from the variability of that statistic between subsamples, rather than from parametric assumptions.
Il metodo jackknife ed il metodo bootstrap stimano la variabilità di una statistica a partire dalla variabilità di quella statistica tra sottocampioni invece di fare assunzioni parametriche.