Люди будуть отримувати багато, що стосуються даних з двох або більш ніж двох вимірі в ході експериментів і виробництва. Ці дані допоможуть їм вирішити проблеми реальності на Навпаки, які потребують обробки даних, щоб зробити їм стати математична модель відображає регулювання варіації даних. Застосування методу найменших квадратів можна зробити тільки лінійну регресію, але нелінійних завдань він повинен побудувати, що відносяться вираз математичної відносини, а саме механізм моделі за допомогою процедури, яка передбачає зробити лінеаризації обробки механізм моделі, а потім зробити обчислення моделювання регресії. Деякі дані, що стосуються рекурсивних моделей хороші, але дані реальності мінливі, деякі моделі виводять механізм. Після лінійного процесу кореляції власністю регресійній моделі не дуже добре, а деякі, що стосуються даних навіть не може вивести в моделі механізму. Це навіть більше, важче побудувати mathematicalematical моделі. Найменш Кубічний метод вирішує проблеми, які метод найменших квадратів регресії даних зустрілися в регресії, пов'язані дані. Оскільки комп'ютери широко використовуються і застосовуються в експерименті, проектування і виробництва, це робить обчислення регресійного на основі теорії найменшого Cubic методу в реальності. Люди можуть не тільки обробляти модель механізму, за допомогою обробки регресії лінеаризації краще, але може також дати звуковий математичну модель до стосується даних, які не можуть вивести механізм моделей.
Що нового в цей реліз:
Версія 2011 включає в себе невизначений оновлень
Обмеження :.
Обмежена функціональність
Коментар не знайдено