DRS

Descripción

La gente obtendrá muchos datos relacionados de dos o más de dos dimensiones durante los experimentos y la producción. Estos datos les ayudarán a resolver problemas de la realidad por el contrario, que necesitan procesamiento de datos para convertirlos en modelo matemático que refleje la regulación de la variación de datos. La aplicación del Método de Mínimos Cuadrados solo puede hacer regresión lineal, pero para los problemas no lineales debe construir relaciones matemáticas relacionadas con la expresión, es decir, modelo de mecanismo a través de procedimiento que supone hacer un procesamiento de linealización del modelo de mecanismo y luego hacer un cálculo de modelado de regresión. Algunos datos relacionados de los modelos recursivos son buenos, pero los datos de la realidad son cambiantes, algunos deducen modelos de mecanismo. Después del proceso lineal, la propiedad de correlación del modelo de regresión no es buena, y algunos datos relacionados ni siquiera pueden deducirse en el modelo de mecanismo. Es aún más difícil construir modelos matemáticos-matemáticos. El método de mínimos cúbicos resuelve los problemas que la regresión de datos del método de mínimos cuadrados encontró en la regresión de datos relacionados. Dado que las computadoras se utilizan y aplican ampliamente en experimentos, diseño y producción, hace que el cálculo de regresión basado en la teoría del método menos cúbico se haga realidad. Las personas no solo pueden procesar mejor el modelo de mecanismo a través del procesamiento de linealización de regresión, sino que también pueden proporcionar un modelo matemático sólido a los datos relacionados que no pueden deducir modelos de mecanismo.