DRS

Descrizione

Le persone otterranno molti dati relativi di due o più di due dimensioni durante gli esperimenti e la produzione. Questi dati li aiuteranno a risolvere i problemi della realtà, al contrario, che richiedono l'elaborazione dei dati per farli diventare un modello matematico che rifletta la regolazione della variazione dei dati. L'applicazione del metodo del minimo quadrato può solo eseguire la regressione lineare, ma ai problemi non lineari deve costruire l'espressione della relazione matematica correlata, vale a dire il modello del meccanismo attraverso la procedura supponendo di eseguire l'elaborazione di linearizzazione del modello di meccanismo e quindi eseguire il calcolo della modellazione della regressione. Alcuni dati relativi ai modelli ricorsivi sono buoni, ma i dati della realtà sono modificabili, alcuni deducono modelli di meccanismo. Dopo il processo lineare, la proprietà di correlazione del modello di regressione non è buona e alcuni dati relativi non possono nemmeno essere dedotti nel modello del meccanismo. È ancora più difficile costruire modelli matematico-matematici. Il metodo Least Cubic risolve i problemi incontrati dalla regressione dei dati del metodo Least Square nella regressione dei dati correlati. Poiché i computer sono ampiamente utilizzati e applicati negli esperimenti, nella progettazione e nella produzione, trasforma in realtà il calcolo della regressione basato sulla teoria del metodo cubico minimo. Le persone non solo possono elaborare meglio il modello del meccanismo attraverso l'elaborazione della linearizzazione della regressione, ma possono anche fornire un modello matematico valido ai dati relativi che non possono dedurre un modello del meccanismo.