Ihmiset saavat monet liittyvät tiedot kahden tai useamman kuin kahden ulottuvuuden kokeissa ja tuotannon. Nämä tiedot auttavat heitä ratkaisemaan ongelmia todellisuuden päinvastoin, mikä täytyy tietojenkäsittely tehdä niistä tulla matemaattista mallia heijastaa tietojen vaihtelu asetusta. Soveltaminen pienimmän neliön menetelmällä voi vain tehdä lineaarinen regressio, vaan epälineaarinen ongelmia on rakentaa liittyvät matemaattinen lauseke, eli mekanismi mallin avulla menettelyssä oletettaisiin tehdä linearisointi käsittely mekanismi mallin ja sitten tehdä regressiomallinnus laskenta. Jotkut liittyvät tiedot rekursiiviset mallit ovat hyviä, mutta tiedot todellisuuden ovat muutettavissa, jotkut päättele mekanismi malleissa. Jälkeen lineaarinen prosessi korrelaatio omaisuutta regressiomallin ei ole hyvä, ja jotkut liittyvät tiedot, vaikka edes voi päätellä mekanismiin mallissa. Se on vieläkin vaikeampaa rakentaa mathematicalematical malleja. Vähiten Cubic Menetelmä ratkaisee ongelmat, jotka pienimmän neliön menetelmällä Data regressio tapasivat regressio liittyvien tietojen. Koska tietokoneet ovat laajasti käytetty ja sovellettu kokeessa, suunnittelu ja tuotanto, se tekee regressio laskenta perustuu teoriaan vähiten Cubic menetelmän todellisuutta. Ihmiset eivät voi käsitellä vain mekanismi mallin kautta regressio linearisointi käsittelyyn paremmin, mutta voi myös antaa hyvän matemaattisen mallin liittyviä tietoja, joita ei päätellä mekanismia malleja.
Mikä on uusi tämä julkaisu:
Version 2011 sisältää määrittelemätön päivityksiä.
rajoitukset
Limited toimintoja
Kommentteja ei löytynyt