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Mindestens kubisches Verfahren ist ein neues Verfahren zur Datenregression analysieren, es erweitert die kleinste Quadratmethode.
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Dr. Beschreibung

Die Menschen werden während der Experimente und der Produktion viele Inseln von zwei oder mehr als zwei Dimensionen erhalten. Diese Daten helfen ihnen, Probleme der Realität zu lösen, in denen die Datenverarbeitung erforderlich ist, um sie ein mathematisches Modell zu machen, das die Datenvariationsregulierung widerspiegelt. Die Anwendung des am wenigsten quadratischen Verfahrens kann nur lineare Regression vornehmen, sondern auf die nichtlinearen Probleme, die sie in Bezug auf die mathematische Beziehungsausdruck erstellen müssen, nämlich Mechanismusmodell durch Vorgehensweise, das annimmt, dass die Linearisierungsverarbeitung des Mechanismusmodells erforderlich ist, und dann die Regressionsmodellationsberechnung durchführen. Einige Zusammenhänge von Daten der rekursiven Modelle sind gut, aber die Daten der Realität sind änderbar, einige dabeisen Mechanismusmodelle. Nach dem linearen Prozess ist die Korrelationseigenschaft des Regressionsmodells nicht gut, und einige bezogene Daten können auch nicht im Mechanismusmodell ableiten. Es ist noch schwieriger, mathematicalematische Modelle aufzubauen. Wenigste Kubikmethode löst Probleme, dass die am wenigsten quadratische Methode-Datenregression in der Regression von Daten in Bezug auf Daten erfüllt wurden. Da die Computer weit verbreitet und in Experiment, Gestaltung und Produktion verwendet werden, basiert er die Regressionsberechnung auf der Grundlage der Theorie der am wenigsten kubischen Methode in der Realität. Die Menschen können das Mechanismus-Modell nicht nur durch die Regressions-Linearisierungsverarbeitung besser verarbeiten, sondern kann den betrieblichen Daten auch ein solides mathematisches Modell ergeben, das keine Mechanismusmodelle ableiten können. Was ist neu in dieser Version: Version 2011 enthält nicht spezifizierte Updates.


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