İnsanlar deneyler ve üretim sırasında iki veya ikiden fazla boyutun birçok ilişkin verileri elde edecektir. Bu veriler, onları veri değişimi düzenleme yansıtan matematiksel model hale getirmek için veri işleme ihtiyaç tersine gerçeklik sorunları çözmek için onlara yardımcı olacaktır. En Küçük Kareler Yöntemi uygulaması sadece doğrusal regresyon yapabilirsiniz, ancak doğrusal olmayan sorunlara matematiksel ilişki ifadesini, mekanizma modelinin linearizasyon işlem yapmak için supposing prosedür aracılığıyla yani mekanizma modeli ile ilgili inşa etmek ve daha sonra regresyon modellemesi hesaplama yapmak gerekir. Özyinelemeli modellerin bazıları ilişkin veriler iyi, ancak gerçekte verileri, bazı anlamak mekanizması modelleri değiştirilebilir. Doğrusal işleminden sonra regresyon modelinin korelasyon özelliği iyi değil ve bazı ilgili veri bile mekanizma modeli anlamak mümkün değil. Bu mathematicalematical modeller oluşturmak için daha zordur. Least Cubic Method En Küçük Kareler Yöntemi Veri Regresyon verileri ilgili gerilemesinde buluştu sorunları çözer. Bilgisayarlar yaygın olarak kullanılan ve deney tasarımı ve üretiminde uygulanan bu yana, bu realiteye en az Cubic yöntemi teorisine dayalı regresyon hesaplama yapar. İnsanlar sadece daha iyi regresyon doğrusallaştırma işleme yoluyla mekanizma modeli işlemek değil, aynı zamanda bir mekanizma modelleri anlamak edemez ilgili verilere sağlam bir matematiksel model verebilir.
yeni nedir Bu sürüm:
Sürüm 2011 belirtilmemiş güncelleştirmeleri içerir
Sınırlamalar :.
Sınırlı işlevsellik
Yorum Bulunamadı