#estimator — Public Fediverse posts

Estimator Average Salary in USA, 2026 » QA Realm
https://qarealm.com/estimator-average-salary-in-usa-2026/

Tags: #Estimator, #Average, #Salary, #USA, #2026, #QA, #Realm

Project Sunroof [solar panel appraisal tool]
--
https://sunroof.withgoogle.com/ <-- shared (Google) project page
--
https://insights.sustainability.google/ <-- shared (Google) Environmental Insights Explorer (EIE) homepage
--
[this should NOT be considered an endorsement of a specific product or company, rather a post about a specific spatial/remote sensing use case]
“Your own personalized solar savings estimator, powered by Google Earth imagery…”
"Should I get solar?" → Gemini [AI] powered roof analysis, payback calc…
#GIS #spatial #mapping #ProjectSunroof #solar #solarpower #alternateenergy #derived #solarenergy #solarpanels #exposure #orientation #sunlight #energy #residential #costeffective #remotesensing #earthobservation #AI #cost #economics #ReturnOnInvestment #ROI #solarsavings #estimator #spatialanalysis #spatiotemporal #USA #imagery #GoogleEarth #usecase #payback
#Google

Project Sunroof [solar panel appraisal tool]
--
https://sunroof.withgoogle.com/ <-- shared (Google) project page
--
https://insights.sustainability.google/ <-- shared (Google) Environmental Insights Explorer (EIE) homepage
--
[this should NOT be considered an endorsement of a specific product or company, rather a post about a specific spatial/remote sensing use case]
“Your own personalized solar savings estimator, powered by Google Earth imagery…”
"Should I get solar?" → Gemini [AI] powered roof analysis, payback calc…
#GIS #spatial #mapping #ProjectSunroof #solar #solarpower #alternateenergy #derived #solarenergy #solarpanels #exposure #orientation #sunlight #energy #residential #costeffective #remotesensing #earthobservation #AI #cost #economics #ReturnOnInvestment #ROI #solarsavings #estimator #spatialanalysis #spatiotemporal #USA #imagery #GoogleEarth #usecase #payback
#Google

Project Sunroof [solar panel appraisal tool]
--
https://sunroof.withgoogle.com/ <-- shared (Google) project page
--
https://insights.sustainability.google/ <-- shared (Google) Environmental Insights Explorer (EIE) homepage
--
[this should NOT be considered an endorsement of a specific product or company, rather a post about a specific spatial/remote sensing use case]
“Your own personalized solar savings estimator, powered by Google Earth imagery…”
"Should I get solar?" → Gemini [AI] powered roof analysis, payback calc…
#GIS #spatial #mapping #ProjectSunroof #solar #solarpower #alternateenergy #derived #solarenergy #solarpanels #exposure #orientation #sunlight #energy #residential #costeffective #remotesensing #earthobservation #AI #cost #economics #ReturnOnInvestment #ROI #solarsavings #estimator #spatialanalysis #spatiotemporal #USA #imagery #GoogleEarth #usecase #payback
#Google

Project Sunroof [solar panel appraisal tool]
--
https://sunroof.withgoogle.com/ <-- shared (Google) project page
--
https://insights.sustainability.google/ <-- shared (Google) Environmental Insights Explorer (EIE) homepage
--
[this should NOT be considered an endorsement of a specific product or company, rather a post about a specific spatial/remote sensing use case]
“Your own personalized solar savings estimator, powered by Google Earth imagery…”
"Should I get solar?" → Gemini [AI] powered roof analysis, payback calc…
#GIS #spatial #mapping #ProjectSunroof #solar #solarpower #alternateenergy #derived #solarenergy #solarpanels #exposure #orientation #sunlight #energy #residential #costeffective #remotesensing #earthobservation #AI #cost #economics #ReturnOnInvestment #ROI #solarsavings #estimator #spatialanalysis #spatiotemporal #USA #imagery #GoogleEarth #usecase #payback
#Google

Project Sunroof [solar panel appraisal tool]
--
https://sunroof.withgoogle.com/ <-- shared (Google) project page
--
https://insights.sustainability.google/ <-- shared (Google) Environmental Insights Explorer (EIE) homepage
--
[this should NOT be considered an endorsement of a specific product or company, rather a post about a specific spatial/remote sensing use case]
“Your own personalized solar savings estimator, powered by Google Earth imagery…”
"Should I get solar?" → Gemini [AI] powered roof analysis, payback calc…
#GIS #spatial #mapping #ProjectSunroof #solar #solarpower #alternateenergy #derived #solarenergy #solarpanels #exposure #orientation #sunlight #energy #residential #costeffective #remotesensing #earthobservation #AI #cost #economics #ReturnOnInvestment #ROI #solarsavings #estimator #spatialanalysis #spatiotemporal #USA #imagery #GoogleEarth #usecase #payback
#Google

'Error estimation and adaptive tuning for unregularized robust M-estimator', by Pierre C. Bellec, Takuya Koriyama.

http://jmlr.org/papers/v26/24-0060.html

#estimation #estimators #estimator

'Error estimation and adaptive tuning for unregularized robust M-estimator', by Pierre C. Bellec, Takuya Koriyama.

http://jmlr.org/papers/v26/24-0060.html

#estimation #estimators #estimator

'Error estimation and adaptive tuning for unregularized robust M-estimator', by Pierre C. Bellec, Takuya Koriyama.

http://jmlr.org/papers/v26/24-0060.html

#estimation #estimators #estimator

'Error estimation and adaptive tuning for unregularized robust M-estimator', by Pierre C. Bellec, Takuya Koriyama.

http://jmlr.org/papers/v26/24-0060.html

#estimation #estimators #estimator

'Error estimation and adaptive tuning for unregularized robust M-estimator', by Pierre C. Bellec, Takuya Koriyama.

http://jmlr.org/papers/v26/24-0060.html

#estimation #estimators #estimator

'Exponential Tail Local Rademacher Complexity Risk Bounds Without the Bernstein Condition', by Varun Kanade, Patrick Rebeschini, Tomas Vaskevicius.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0063.html

#rademacher #estimators #estimator

'Exponential Tail Local Rademacher Complexity Risk Bounds Without the Bernstein Condition', by Varun Kanade, Patrick Rebeschini, Tomas Vaskevicius.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0063.html

#rademacher #estimators #estimator

'Exponential Tail Local Rademacher Complexity Risk Bounds Without the Bernstein Condition', by Varun Kanade, Patrick Rebeschini, Tomas Vaskevicius.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0063.html

#rademacher #estimators #estimator

'Exponential Tail Local Rademacher Complexity Risk Bounds Without the Bernstein Condition', by Varun Kanade, Patrick Rebeschini, Tomas Vaskevicius.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0063.html

#rademacher #estimators #estimator

'Exponential Tail Local Rademacher Complexity Risk Bounds Without the Bernstein Condition', by Varun Kanade, Patrick Rebeschini, Tomas Vaskevicius.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0063.html

#rademacher #estimators #estimator

'Linear Regression With Unmatched Data: A Deconvolution Perspective', by Mona Azadkia, Fadoua Balabdaoui.

http://jmlr.org/papers/v25/22-0930.html

#deconvolution #identifiability #estimator

'Linear Regression With Unmatched Data: A Deconvolution Perspective', by Mona Azadkia, Fadoua Balabdaoui.

http://jmlr.org/papers/v25/22-0930.html

#deconvolution #identifiability #estimator

'Linear Regression With Unmatched Data: A Deconvolution Perspective', by Mona Azadkia, Fadoua Balabdaoui.

http://jmlr.org/papers/v25/22-0930.html

#deconvolution #identifiability #estimator

'Linear Regression With Unmatched Data: A Deconvolution Perspective', by Mona Azadkia, Fadoua Balabdaoui.

http://jmlr.org/papers/v25/22-0930.html

#deconvolution #identifiability #estimator

'Linear Regression With Unmatched Data: A Deconvolution Perspective', by Mona Azadkia, Fadoua Balabdaoui.

http://jmlr.org/papers/v25/22-0930.html

#deconvolution #identifiability #estimator

'Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations', by Yuanyuan Wang, Wei Huang, Mingming Gong, Xi Geng, Tongliang Liu, Kun Zhang, Dacheng Tao.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1159.html

#estimation #estimator #odes

'Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations', by Yuanyuan Wang, Wei Huang, Mingming Gong, Xi Geng, Tongliang Liu, Kun Zhang, Dacheng Tao.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1159.html

#estimation #estimator #odes

'Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations', by Yuanyuan Wang, Wei Huang, Mingming Gong, Xi Geng, Tongliang Liu, Kun Zhang, Dacheng Tao.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1159.html

#estimation #estimator #odes

'Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations', by Yuanyuan Wang, Wei Huang, Mingming Gong, Xi Geng, Tongliang Liu, Kun Zhang, Dacheng Tao.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1159.html

#estimation #estimator #odes

'Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations', by Yuanyuan Wang, Wei Huang, Mingming Gong, Xi Geng, Tongliang Liu, Kun Zhang, Dacheng Tao.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1159.html

#estimation #estimator #odes

RICEF-классификация разработок и настроек для оценки трудозатрат

Внедрение практически любой ERP-системы требует как ее донастройки, так и доработки. Важное место в ходе имплементации имеют именно программные доработки, занимающие львиную долю проекта по сравнению с активностями кастомизации. От того, как правильно вы подойдете к вопросу планирования и реализации доработок, зависит успех ERP-проекта. Согласно статистике проектов внедрения, более 40% бизнес-потребностей пользователей требуют программной доработки, следовательно качественное планирование работ на проекте немыслимо без унифицированного подхода к оценке плановых трудозатрат на реализацию [1]. В связи с этим, в этой статье хотелось бы затронуть вопрос плановой оценки трудозатрат доработок и донастроек корпоративной информационной системы. Начнем с основ: потребности заказчика в информационной системе покрываются или ее доработкой, или ее донастройкой, или уже реализованы и не требуют дополнительных усилий. Первые два исхода задают Gap-область, последняя – Fit (рис. 1). Все доделки Gap-области можно классифицировать согласно RICEFS подходу [2], что представляет собой сокращение от англоязычных слов: Report, Interface, Conversion, Enhancement, Form и S (отчет, интерфейс, программа обработки данных, расширение, печатная форма и настройка). Введя термин сложности (низкая, средняя, высокая и очень высокая), можно построить элементарный Оценщик (от английского Estimate, оценивать) [3]. В нем для каждой пары «Тип разработки – сложность» эмпирически задаются плановые трудозатраты для этапов проектирования и разработки, то есть ресурсы функциональных консультантов на фазе дизайна и разработчиков для этапа разработки (табл. 2). Более сложные формы оценщика включают дополнительные параметры: новая разработка или модификация имеющейся, %-переиспользования, а также оценку трудозатрат не только для фаз проектирования и реализации, но и этапов анализа, теста и перехода.

https://habr.com/ru/articles/801475/

#RICEF #трудозатраты #трудозатраты_при_разработке #оценщик_разработок #estimator #человекодни #человекочасы #gap #fit

RICEF-классификация разработок и настроек для оценки трудозатрат

Внедрение практически любой ERP-системы требует как ее донастройки, так и доработки. Важное место в ходе имплементации имеют именно программные доработки, занимающие львиную долю проекта по сравнению с активностями кастомизации. От того, как правильно вы подойдете к вопросу планирования и реализации доработок, зависит успех ERP-проекта. Согласно статистике проектов внедрения, более 40% бизнес-потребностей пользователей требуют программной доработки, следовательно качественное планирование работ на проекте немыслимо без унифицированного подхода к оценке плановых трудозатрат на реализацию [1]. В связи с этим, в этой статье хотелось бы затронуть вопрос плановой оценки трудозатрат доработок и донастроек корпоративной информационной системы. Начнем с основ: потребности заказчика в информационной системе покрываются или ее доработкой, или ее донастройкой, или уже реализованы и не требуют дополнительных усилий. Первые два исхода задают Gap-область, последняя – Fit (рис. 1). Все доделки Gap-области можно классифицировать согласно RICEFS подходу [2], что представляет собой сокращение от англоязычных слов: Report, Interface, Conversion, Enhancement, Form и S (отчет, интерфейс, программа обработки данных, расширение, печатная форма и настройка). Введя термин сложности (низкая, средняя, высокая и очень высокая), можно построить элементарный Оценщик (от английского Estimate, оценивать) [3]. В нем для каждой пары «Тип разработки – сложность» эмпирически задаются плановые трудозатраты для этапов проектирования и разработки, то есть ресурсы функциональных консультантов на фазе дизайна и разработчиков для этапа разработки (табл. 2). Более сложные формы оценщика включают дополнительные параметры: новая разработка или модификация имеющейся, %-переиспользования, а также оценку трудозатрат не только для фаз проектирования и реализации, но и этапов анализа, теста и перехода.

https://habr.com/ru/articles/801475/

#RICEF #трудозатраты #трудозатраты_при_разработке #оценщик_разработок #estimator #человекодни #человекочасы #gap #fit

RICEF-классификация разработок и настроек для оценки трудозатрат

Внедрение практически любой ERP-системы требует как ее донастройки, так и доработки. Важное место в ходе имплементации имеют именно программные доработки, занимающие львиную долю проекта по сравнению с активностями кастомизации. От того, как правильно вы подойдете к вопросу планирования и реализации доработок, зависит успех ERP-проекта. Согласно статистике проектов внедрения, более 40% бизнес-потребностей пользователей требуют программной доработки, следовательно качественное планирование работ на проекте немыслимо без унифицированного подхода к оценке плановых трудозатрат на реализацию [1]. В связи с этим, в этой статье хотелось бы затронуть вопрос плановой оценки трудозатрат доработок и донастроек корпоративной информационной системы. Начнем с основ: потребности заказчика в информационной системе покрываются или ее доработкой, или ее донастройкой, или уже реализованы и не требуют дополнительных усилий. Первые два исхода задают Gap-область, последняя – Fit (рис. 1). Все доделки Gap-области можно классифицировать согласно RICEFS подходу [2], что представляет собой сокращение от англоязычных слов: Report, Interface, Conversion, Enhancement, Form и S (отчет, интерфейс, программа обработки данных, расширение, печатная форма и настройка). Введя термин сложности (низкая, средняя, высокая и очень высокая), можно построить элементарный Оценщик (от английского Estimate, оценивать) [3]. В нем для каждой пары «Тип разработки – сложность» эмпирически задаются плановые трудозатраты для этапов проектирования и разработки, то есть ресурсы функциональных консультантов на фазе дизайна и разработчиков для этапа разработки (табл. 2). Более сложные формы оценщика включают дополнительные параметры: новая разработка или модификация имеющейся, %-переиспользования, а также оценку трудозатрат не только для фаз проектирования и реализации, но и этапов анализа, теста и перехода.

https://habr.com/ru/articles/801475/

#RICEF #трудозатраты #трудозатраты_при_разработке #оценщик_разработок #estimator #человекодни #человекочасы #gap #fit

'Estimating the Minimizer and the Minimum Value of a Regression Function', by Arya Akhava, Davit Gogolashvili, Alexandre B. Tsybakov.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1396.html

#minimizer #estimation #estimator

'Estimating the Minimizer and the Minimum Value of a Regression Function', by Arya Akhava, Davit Gogolashvili, Alexandre B. Tsybakov.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1396.html

#minimizer #estimation #estimator

'Estimating the Minimizer and the Minimum Value of a Regression Function', by Arya Akhava, Davit Gogolashvili, Alexandre B. Tsybakov.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1396.html

#minimizer #estimation #estimator

'Estimating the Minimizer and the Minimum Value of a Regression Function', by Arya Akhava, Davit Gogolashvili, Alexandre B. Tsybakov.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1396.html

#minimizer #estimation #estimator

'Estimating the Minimizer and the Minimum Value of a Regression Function', by Arya Akhava, Davit Gogolashvili, Alexandre B. Tsybakov.

http://jmlr.org/papers/v25/22-1396.html

#minimizer #estimation #estimator

`Intuitively, if the restricted #estimator is near the maximum of the #likelihood function, the score should not differ from zero by more than sampling error. While the finite sample #distributions of score tests are generally unknown, they have an #asymptotic χ2-distribution under the null #hypothesis as first proved by C. R. Rao in 1948, a fact that can be used to determine statistical #significance.`

https://en.wikipedia.org/wiki/Score_test

#statistics #stats #significanceTest #significanceTesting

`Intuitively, if the restricted #estimator is near the maximum of the #likelihood function, the score should not differ from zero by more than sampling error. While the finite sample #distributions of score tests are generally unknown, they have an #asymptotic χ2-distribution under the null #hypothesis as first proved by C. R. Rao in 1948, a fact that can be used to determine statistical #significance.`

https://en.wikipedia.org/wiki/Score_test

#statistics #stats #significanceTest #significanceTesting

`Intuitively, if the restricted #estimator is near the maximum of the #likelihood function, the score should not differ from zero by more than sampling error. While the finite sample #distributions of score tests are generally unknown, they have an #asymptotic χ2-distribution under the null #hypothesis as first proved by C. R. Rao in 1948, a fact that can be used to determine statistical #significance.`

https://en.wikipedia.org/wiki/Score_test

#statistics #stats #significanceTest #significanceTesting

`Intuitively, if the restricted #estimator is near the maximum of the #likelihood function, the score should not differ from zero by more than sampling error. While the finite sample #distributions of score tests are generally unknown, they have an #asymptotic χ2-distribution under the null #hypothesis as first proved by C. R. Rao in 1948, a fact that can be used to determine statistical #significance.`

https://en.wikipedia.org/wiki/Score_test

#statistics #stats #significanceTest #significanceTesting

We're growing and hiring! Looking for experienced Print Industry Estimator/Inside Sales candidates. If you or someone you know is looking for a rewarding career, stability, a fun work environment, and the satisfaction of working on really cool projects (check our feeds), then give our full listing a peek.

Get more details and apply online:
https://printmystuff.com/careers/estimator/

#jobs #printing #estimator #insidesales #printmystuff

'Non-Asymptotic Guarantees for Robust Statistical Learning under Infinite Variance Assumption', by Lihu Xu, Fang Yao, Qiuran Yao, Huiming Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/22-0034.html

#estimators #estimator #estimations

'Non-Asymptotic Guarantees for Robust Statistical Learning under Infinite Variance Assumption', by Lihu Xu, Fang Yao, Qiuran Yao, Huiming Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/22-0034.html

#estimators #estimator #estimations

'Non-Asymptotic Guarantees for Robust Statistical Learning under Infinite Variance Assumption', by Lihu Xu, Fang Yao, Qiuran Yao, Huiming Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/22-0034.html

#estimators #estimator #estimations

'Non-Asymptotic Guarantees for Robust Statistical Learning under Infinite Variance Assumption', by Lihu Xu, Fang Yao, Qiuran Yao, Huiming Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/22-0034.html

#estimators #estimator #estimations

'Non-Asymptotic Guarantees for Robust Statistical Learning under Infinite Variance Assumption', by Lihu Xu, Fang Yao, Qiuran Yao, Huiming Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/22-0034.html

#estimators #estimator #estimations

'Doubly Robust Stein-Kernelized Monte Carlo Estimator: Simultaneous Bias-Variance Reduction and Supercanonical Convergence', by Henry Lam, Haofeng Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/21-1313.html

#stein #kernelized #estimator

'Doubly Robust Stein-Kernelized Monte Carlo Estimator: Simultaneous Bias-Variance Reduction and Supercanonical Convergence', by Henry Lam, Haofeng Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/21-1313.html

#stein #kernelized #estimator

'Doubly Robust Stein-Kernelized Monte Carlo Estimator: Simultaneous Bias-Variance Reduction and Supercanonical Convergence', by Henry Lam, Haofeng Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/21-1313.html

#stein #kernelized #estimator

'Doubly Robust Stein-Kernelized Monte Carlo Estimator: Simultaneous Bias-Variance Reduction and Supercanonical Convergence', by Henry Lam, Haofeng Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/21-1313.html

#stein #kernelized #estimator

'Doubly Robust Stein-Kernelized Monte Carlo Estimator: Simultaneous Bias-Variance Reduction and Supercanonical Convergence', by Henry Lam, Haofeng Zhang.

http://jmlr.org/papers/v24/21-1313.html

#stein #kernelized #estimator

How much of your bank deposits are #FDIC protected ?

If you are unsure whether your money is federally insured, use the FDIC’s tool, the Electronic Deposit Insurance Estimator.

It helps consumers figure out on a per-bank basis how much of their money, if any, exceeds coverage limits.
Insurance works by ownership categories, and each is insured separately for up to $250,000.

The four most common categories are: individual, joint, retirement and trust.

https://www.washingtonpost.com/business/2023/03/10/faq-fdic-insurance/

#Electronic #Deposit #Insurance #Estimator (EDIE)

https://edie.fdic.gov/