Kõverate kohandamine
Kõverate kohandamine on matemaatilise funktsiooni konstrueerimine, mis sobib kõige paremini andmepunktide kogumiga.
Kõverate kohandamine võib hõlmata kas interpolatsiooni või silumist. Interpolatsiooni kasutamine nõuab andmete täpset sobitamist. Tasandamise puhul konstrueeritakse "sileda" funktsiooni, mis sobib andmetele ligikaudselt. Sellega seotud teema on regressioonanalüüs, mis keskendub rohkem statistilise järeldamise küsimustele, näiteks kui palju on ebakindlust kõveras, mis on kohandatud juhusliku veaga vaadeldud andmetele.
Sobituskõveraid saab kasutada andmete visualiseerimise abiks, funktsiooni väärtuste arvamiseks, kui andmed puuduvad, ja kahe või enama muutuja vaheliste seoste kokkuvõtmiseks. Ekstrapoleerimine viitab kohandatud kõvera kasutamisele väljaspool vaadeldud andmete vahemikku. See on teatud määral ebakindel, sest see võib kajastada nii kõvera konstrueerimiseks kasutatud meetodit kui ka vaadeldud andmeid.
Mürase kõvera sobitamine asümmeetrilise tippude mudeli abil iteratiivse protsessi abil (Gauss-Newtoni algoritm muutuva summutusteguriga α). Ülemine osa: töötlemata andmed ja mudel. Alumine: vigade normaliseeritud ruutude summa areng.
Küsimused ja vastused
K: Mis on kõverus?
V: Kõverate sobitamine on protsess, mille käigus luuakse matemaatiline funktsioon, mis sobib kõige paremini andmepunktide kogumiga.
K: Milliseid kahte tüüpi kõverate sobitamist on?
V: Kõverate sobitamise kaks liiki on interpolatsioon ja silumine.
K: Mis on interpolatsioon?
V: Interpolatsioon on kõverate sobitamise liik, mis nõuab andmete täpset sobitamist.
K: Mis on silumine?
V: Silumine on kõverate kohandamise tüüp, mis konstrueerib "sileda" funktsiooni, mis sobib ligikaudselt andmetega.
K: Mis on regressioonanalüüs?
V: Regressioonanalüüs on sellega seotud teema, mis keskendub statistilise järeldamise küsimustele, näiteks sellele, kui suur on määramatus kõveras, mis on kohandatud juhusliku veaga vaadeldud andmetele.
K: Millised on mõned sobitatud kõverate kasutusalad?
V: Kohandatud kõverate abil saab andmeid visualiseerida, arvata funktsiooni väärtusi, kui andmed puuduvad, ja teha kokkuvõtteid kahe või enama muutuja vahelistest seostest.
K: Mis on ekstrapoleerimine?
V: Ekstrapoleerimine on kohandatud kõvera kasutamine väljaspool vaadeldud andmete vahemikku. See on siiski teatud määral ebakindel, kuna see võib kajastada nii kõvera konstrueerimiseks kasutatud meetodit kui ka vaadeldud andmeid.
