Les gens vont obtenir de nombreuses données relatives de deux ou plus de deux dimensions au cours des expériences et de la production. Ces données les aideront à résoudre les problèmes de la réalité sur contraire, qui ont besoin de traitement de données pour les faire devenir modèle mathématique qui reflète la réglementation de la variation des données. L'application de la méthode des moindres carrés ne peut faire de la régression linéaire, mais pour les problèmes non linéaires, il doit construire concernant l'expression de relation mathématique, à savoir le modèle de mécanisme par procédure supposer pour faire du traitement de linéarisation du modèle de mécanisme et ensuite faire la régression modélisation calcul. Certaines données relatives des modèles récursifs sont bonnes, mais les données de la réalité sont variables, certains modèles de mécanisme de déduire. Après le processus linéaire la propriété de corrélation du modèle de régression est pas bon, et certaines données relatives même ne peut pas déduire dans le modèle du mécanisme. Il est encore plus difficile de construire des modèles mathematicalematical. Méthode moins cubique résout les problèmes que les moins Méthode Place données régression rencontrés dans la régression relative des données. Depuis les ordinateurs sont largement utilisés et appliqués dans l'expérience, de la conception et de la production, il fait le calcul de régression basée sur la théorie de la méthode la moins cubique dans la réalité. Les gens peuvent non seulement traiter le modèle de mécanisme par le traitement mieux de linéarisation de régression, mais peuvent aussi donner un modèle mathématique sonore aux données concernant qui ne peut pas en déduire un modèle de mécanisme.
Ce qui est nouveau cette version:
Version 2011 comprend les mises à jour non spécifiées
Limitations :.
Une fonctionnalité limitée
Commentaires non trouvées