Līknes pielāgošana
Līknes pielāgošana ir matemātiskas funkcijas konstruēšana, kas vislabāk atbilst datu punktu kopumam.
Līknes pielāgošana var ietvert interpolāciju vai izlīdzināšanu. Izmantojot interpolāciju, ir nepieciešama precīza datu atbilstība. Izmantojot izlīdzināšanu, tiek konstruēta "gluda" funkcija, kas aptuveni atbilst datiem. Saistīta tēma ir regresijas analīze, kas vairāk pievēršas statistiskās secināšanas jautājumiem, piemēram, cik liela nenoteiktība ir līknei, kas atbilst datiem, kuri novēroti ar nejaušām kļūdām.
Pielāgotās līknes var izmantot, lai palīdzētu vizualizēt datus, uzminēt funkcijas vērtības, ja nav pieejami dati, un apkopot divu vai vairāku mainīgo attiecības. Ekstrapolācija attiecas uz piemērotas līknes izmantošanu ārpus novēroto datu diapazona. Tā ir pakļauta zināmai nenoteiktībai, jo tā var atspoguļot līknes konstruēšanas metodi tikpat lielā mērā, cik tā atspoguļo novērotos datus.
Trokšņainas līknes pielāgošana, izmantojot asimetrisku maksimuma modeli ar iteratīvu procesu (Gausa-Nūtona algoritms ar mainīgu slāpēšanas koeficientu α). Augšā: neapstrādātie dati un modelis. Apakšā: kļūdu kvadrātu normalizētās summas attīstība.
Jautājumi un atbildes
J: Kas ir līknes pielāgošana?
A.: Līknes pielāgošana ir matemātiskas funkcijas izveides process, kas vislabāk atbilst datu punktu kopumam.
J: Kādi ir divi līknes pielāgošanas veidi?
A: Divi līknes pielāgošanas veidi ir interpolācija un izlīdzināšana.
J: Kas ir interpolācija?
A: Interpolācija ir līknes pielāgošanas veids, kas prasa precīzu atbilstību datiem.
J: Kas ir izlīdzināšana?
A: Izlīdzināšana ir līknes pielāgošanas veids, kas konstruē "gludu" funkciju, kura aptuveni atbilst datiem.
J: Kas ir regresijas analīze?
A: Regresijas analīze ir radniecīga tēma, kas koncentrējas uz statistiskās secināšanas jautājumiem, piemēram, cik liela nenoteiktība pastāv līknē, kas atbilst datiem, kuri novēroti ar nejaušām kļūdām.
J: Kādi ir daži piemērotu līkņu izmantošanas veidi?
A: Pielāgotās līknes var izmantot, lai palīdzētu vizualizēt datus, uzminēt funkcijas vērtības, ja nav pieejami dati, un apkopot attiecības starp diviem vai vairākiem mainīgajiem.
J: Kas ir ekstrapolācija?
A. Ekstrapolācija ir piemērotas līknes izmantošana ārpus novēroto datu diapazona. Tomēr tā ir pakļauta zināmai nenoteiktībai, jo tā var atspoguļot līknes konstruēšanas metodi tikpat lielā mērā, cik tā atspoguļo novērotos datus.
