DRS

説明

人々は、実験や生産中に、2次元または2次元以上の多くの関連データを取得します。これらのデータは、逆に現実の問題を解決するのに役立ちます。現実の問題は、データ変動規制を反映する数学的モデルになるためにデータ処理が必要です。最小二乗法の適用は線形回帰しか行えませんが、非線形問題には、関連する数学的関係式、つまりメカニズムモデルの線形化処理を行ってから回帰モデリング計算を行うことを想定した手順によるメカニズムモデルを構築する必要があります。再帰モデルの関連データの中には良いものもありますが、現実のデータは変更可能であり、メカニズムモデルを推測するものもあります。線形プロセスの後、回帰モデルの相関特性は良くなく、一部の関連データはメカニズムモデルで推測することさえできません。数学的モデルを構築することはさらに困難です。最小二乗法は、関連データの回帰で最小二乗法のデータ回帰が遭遇した問題を解決します。コンピュータは実験、設計、製造で広く使用され、適用されているため、最小キュービック法の理論に基づく回帰計算を実現します。人々は、回帰線形化処理を通じてメカニズムモデルをより適切に処理できるだけでなく、メカニズムモデルを推測できない関連データに適切な数学的モデルを与えることもできます。