Можно объединить модели той же структуры, чтобы получить одну модель с параметрами, которые являются статистически взвешенными средними значениями параметров отдельных моделей. При вычислении объединенной модели ковариационные матрицы отдельных моделей определяют веса параметров.
Можно выполнить операцию слияния для idtf, idgrey, idpoly, idproc и объектов модели idss.
Каждая операция слияния объединяет тот же тип объекта модели.
Слияние моделей является альтернативой слиянию наборов данных в один набор данных мультиэксперимента и затем оценки модели для объединенных данных. Принимая во внимание, что слияние наборов данных принимает, что отношения сигнал-шум о том же самом в двух экспериментах, слияние моделей позволяет большие изменения в неуверенности модели, которая может следовать из больших воздействий в эксперименте.
Когда экспериментальные условия о том же самом, объединяют данные вместо моделей. Этот подход более эффективен и обычно включает лучше обусловленные вычисления. Для получения дополнительной информации о слиянии наборов данных в набор данных мультиэксперимента, смотрите, Создают Данные о Мультиэксперименте в Командной строке.
Для получения дополнительной информации о слиянии моделей, смотрите страницу с описанием merge.