Système d'analyse de régression de données (DRS) une nouvelle méthode d'analyse de régression de données
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Système d'analyse de régression de données (DRS) Classement & Résumé

Système d'analyse de régression de données (DRS) Mots clés

Analyse Analyser Régression multiple Analyse de régression Prévision de régression Régression Méthode CCE/IFOEdit Automatiser la régression Méthode Nedi méthode de piégeage méthode méthode itérative Régression polynomiale Coefficients de régression méthode non paramétrique régression Potthoff effectuer la régression Méthode GetScalex méthode cryptographique méthode IPC Testeur de régression Méthode simplex méthode d'intégration méthode pimsleur Écoulement de la méthode Informations sur la méthode Modèle de régression Méthode icosaedron Méthode McCabe-Thiele Méthode métaheuristique régression logistique FST Méthode des impératifs test de régression Méthode Penman-Monteith Méthode autoradiographique VIVO Calculer le paramètre de régression Méthode de rééchantillonnage de bootstrap Analyse de régression des données Données non linéaires multivariées Analyser la régression régression multivariée Logiciel de régression

Système d'analyse de régression de données (DRS) La description

Système d'analyse de régression des données (DRS) est une application professionnelle conçue pour l'analyse de régression de données. 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 des problèmes de réalité au contraire, ce qui nécessite un traitement de données pour les rendre devenus mathématiques à un modèle mathématique reflétant le règlement sur la variation de données. L'application de la méthode la moins carrée ne peut effectuer que la régression linéaire, mais également les problèmes non linéaires, il doit construire une expression de relations mathématiques, à savoir le modèle de mécanisme grâce à une procédure en supposant faire le traitement de la linéarisation du modèle de mécanisme, puis faire 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 solide aux données relatives qui ne peuvent pas déduire de modèles de mécanisme.

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