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パラメータを用いて定義されたモデルは、異なる実験条件にまたがるデータへの適合力を高めた。
単位円の媒介変数方程式は x = cos t、y = sin t で、t は 0 から 2π の範囲です。
エンジニアはノイズを周波数全体で低減するために、フィルタをパラメータに基づいて調整した。
新しい設計のパラメトリックな特性が変数間の予期しない依存関係を明らかにした。
モデルのパラメトリック性が、入力の変化に対する出力の反応の仕方を決定した。
パラメトリックなモデルは、非パラメトリックな代替手法よりも明確な予測を示しました。
そのシミュレーションは最終実行前に季節ごとの気温変動を反映するようにパラメータ化された。
パラメータで記述されたモデルは、変化する市場状況においてより正確な予測を出しました。
彼女は実験結果に合わせてシミュレーションモデルのパラメータを設定する。
エンジニアは観測データに合わせるためにシミュレーションモデルのパラメータを設定している。
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