DRS. 최소 큐빅 메소드는 데이터 회귀 분석을위한 새로운 방법이며, 최소한의 정사각형 방법을 확장합니다.
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DRS. 순위 및 요약

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DRS. 설명

사람들은 실험과 생산 중에 2 개 또는 2 차원 이상의 2 차원의 많은 관련 데이터를 얻을 것입니다. 이러한 데이터는 반대로 현실의 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이므로 데이터 처리 조절을 반영하는 수학적 모델이되도록 데이터 처리가 필요합니다. 최소 제곱 방식의 적용은 선형 회귀만을 만들 수 있지만, 비선형 문제는 메커니즘 모델의 선형화 처리를 수행하고 회귀 모델링 계산을 수행하는 절차를 통해 수학적 관계 표현식, 즉 메커니즘 모델을 구축해야합니다. 재귀 모델의 일부 데이터 관련 데이터는 좋지만 현실의 데이터는 변경 가능합니다. 일부 메커니즘 모델. 선형 프로세스 후 회귀 모델의 상관 속성이 좋지 않고 데이터 관련 데이터조차도 메커니즘 모델을 추론 할 수 없습니다. 수학 학적 모델을 만드는 것은 더욱 어렵습니다. 최소한의 입방 방법은 최소한의 정사각형 메소드 데이터 회귀 분석이 데이터와 관련된 회귀 분석에서 만난 문제를 해결합니다. 컴퓨터가 널리 사용되고 실험, 설계 및 생산에 적용되기 때문에 최소한의 입방 방법 이론을 현실로 바탕으로 회귀 계산을 만듭니다. 사람들은 회귀 선형 처리를 통해 메커니즘 모델을 처리 할 수있을뿐만 아니라 메커니즘 모델을 추론 할 수없는 관련 데이터에 사운드 수학적 모델을 제공 할 수도 있습니다. 이 버전의 새로운 기능 : 버전 2011에는 지정되지 않은 업데이트가 포함되어 있습니다.

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