Orang-orang akan mendapatkan banyak berkaitan data dua atau lebih dari dua dimensi selama percobaan dan produksi. Data ini akan membantu mereka untuk memecahkan masalah realitas sebaliknya, yang perlu pengolahan data untuk membuat mereka menjadi model matematika yang mencerminkan regulasi variasi data. Penerapan Metode Least Square hanya dapat membuat regresi linier, tetapi untuk masalah nonlinier itu harus membangun hubungan yang berkaitan ekspresi matematika, yaitu Model mekanisme melalui prosedur seandainya untuk melakukan pemrosesan linierisasi model mekanisme dan kemudian melakukan regresi model komputasi. Beberapa berkaitan data model rekursif baik, namun data dari realitas yang berubah, beberapa model mekanisme menyimpulkan. Setelah proses linear properti korelasi model regresi tidak baik, dan beberapa yang berkaitan data bahkan tidak dapat menyimpulkan dalam model mekanisme. Hal ini bahkan lebih sulit untuk membangun model mathematicalematical. Metode Cubic setidaknya memecahkan masalah yang Metode Least Square data Regresi bertemu di regresi berkaitan data. Karena komputer yang banyak digunakan dan diterapkan dalam percobaan, merancang dan produksi, itu membuat perhitungan regresi berdasarkan teori metode Cubic setidaknya menjadi kenyataan. Orang tidak hanya dapat memproses model mekanisme melalui pengolahan linierisasi regresi yang lebih baik, tetapi juga dapat memberikan model matematis suara ke data yang berhubungan yang tidak bisa menyimpulkan model mekanisme.
Apa yang baru di rilis ini:
Versi 2011 mencakup pembaruan tidak ditentukan
Keterbatasan :.
fungsi Terbatas
Komentar tidak ditemukan