DRS

Descrição

As pessoas obterão muitos dados relativos de duas ou mais de duas dimensões durante os experimentos e a produção. Esses dados os ajudarão a resolver problemas da realidade, ao contrário, que precisam de processamento de dados para torná-los modelos matemáticos que reflitam a regulação da variação dos dados. A aplicação do Método dos Mínimos Quadrados só pode fazer regressão linear, mas para os problemas não lineares deve-se construir a expressão da relação matemática relativa, nomeadamente o modelo do mecanismo através de procedimento que supõe fazer o processamento da linearização do modelo do mecanismo e depois fazer o cálculo da modelagem da regressão. Alguns dados de relacionamento dos modelos recursivos são bons, mas os dados da realidade são mutáveis, alguns deduzem modelos de mecanismo. Após o processo linear, a propriedade de correlação do modelo de regressão não é boa, e alguns dados relacionados nem podem ser deduzidos no modelo de mecanismo. É ainda mais difícil construir modelos matemático-matemáticos. Least Cubic Method resolve problemas que Least Square Method Data Regression encontrou na regressão de dados relacionados. Uma vez que os computadores são amplamente usados ​​e aplicados em experimentos, projetos e produção, torna-se realidade o cálculo de regressão baseado na teoria do método pelo menos cúbico. As pessoas podem não apenas processar o modelo de mecanismo por meio do processamento de linearização de regressão melhor, mas também podem fornecer um modelo matemático sólido para os dados relacionados que não podem deduzir um modelo de mecanismo.