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La méthode la moins cube est une nouvelle méthode d'analyse de la régression de données, elle a augmenté la méthode moindre carrée.
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  • By AiHua Computer Studio
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Drrs Mots clés


Drrs La description

Les gens obtiendront de nombreuses données relatives de deux ou plus de deux dimensions pendant les expériences et la production. Ces données les aideront à résoudre les problèmes de réalité au contraire, ce qui nécessite un traitement de données pour les faire devenir des modèles mathématiques reflétant le règlement sur la variation de données. L'application de la méthode la moins carrée ne peut faire que la régression linéaire, mais également les problèmes non linéaires, il doit construire une expression de relation mathématique, à savoir le modèle de mécanisme grâce à une procédure en supposant faire le traitement de la linéarisation du modèle de mécanisme, puis effectuer le calcul de la modélisation de régression. Certaines données relatives aux modèles récursifs sont bonnes, mais les données de la réalité sont modifiables, certains modèles de mécanisme en dédure. Après le processus linéaire, la propriété de corrélation du modèle de régression n'est pas bonne et certaines données relatives ne peuvent même pas déduire dans le modèle de mécanisme. Il est encore plus difficile de construire des modèles mathématiques. La méthode la moins cubique résout les problèmes que la régression de données de méthode au moins carré se réunit dans la régression des données relatives. Étant donné que les ordinateurs sont largement utilisés et appliqués dans l'expérience, la conception et la production, il rend le calcul de la régression basé sur la théorie de la méthode la moins cube en réalité. Les gens peuvent non seulement traiter le modèle de mécanisme à travers le traitement de la linéarisation de la régression mieux, mais peuvent également donner un modèle mathématique sonore aux données relatives qui ne peuvent pas déduire un mécanisme de mécanisme. Quoi de neuf dans cette version: La version 2011 inclut des mises à jour non spécifiées.


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