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人工智能支持因果循環(huán)圖開發(fā)在創(chuàng)建因果循環(huán)圖時,現(xiàn)在有了虛擬助手,您可以利用人工智能的力量,加快并改進連貫完整的因果循環(huán)圖的開發(fā)。該助手可以幫助識別鏈接性及其存在的理由,同時讓您負責終決定包含哪些內(nèi)容。此外,該助手的組織方式還便于您嘗試不同的查詢方式,以改進圖表效果。提高模擬速度我們對斯特拉底層的計算引擎進行了一系列改進,根據(jù)模型的不同,模擬所需的時間將減少 20% 到 80%。桌面模擬和發(fā)布模擬的
【Stata專欄】使用 Monte Carlo 模擬計算功效,第 5 部分:結(jié)構(gòu)方程模型
導讀在前四篇系列文章中,我們向您展示了如何使用?Monte Carlo?模擬計算?t?檢驗的功效,如何將您的模擬集成到?Stata?的?power?命令中,以及如何對線性和邏輯回歸模型以及多層次模型進行此操作。這篇文章,我們將向您展示如何使用模擬來估計結(jié)構(gòu)方程模型 (SEM) 的功效。我們的目標是編寫一個程序,計算給定
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想想你上次坐飛機是什么時候。那次體驗如何?大多數(shù)人可能會想到對他們過去的航班產(chǎn)生正面和負面影響的幾個方面,并終影響了他們的滿意度。在航空旅行方面,乘客滿意度是航空公司的一項關(guān)鍵指標。僅僅知道你的乘客滿意是好的,但知道他們?yōu)槭裁礉M意重要。這些見解可以真正幫助航空公司從客戶的角度了解他們的優(yōu)勢在哪里以及他們可以在哪些方面進行改進。讓我們仔細了解一下。一項客戶滿意度研究要求乘客對其整體滿意度以及航班
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