Разлика между версии на „Интерполация“
Направо към навигацията
Направо към търсенето
(Нова страница: ==Интерполация== С нейна помощ се прави прогноза в диапазона от стойности на прогнозиране,...) |
|||
| (Не е показана една междинна версия от същия потребител) | |||
| Ред 1: | Ред 1: | ||
| − | == | + | [[Image: Interpolaciq.png|thumb|200px|right|Интерполация на крайно множество от точки като епитрохоид. Точките, през които кривата е прокарана, са червени, а сините са тези, които ги свързват с интерполацията.]] |
| + | '''Интерполацията е специфичен случай на създаване на крива, при който функцията трябва да мине точно през дадените числови стойности.''' | ||
| + | ==Същност== | ||
| − | С нейна помощ се прави [[прогноза]] в диапазона от стойности на прогнозиране, като в пробата се използва генериране на модела. Интерполацията е специфичен случай на създаване на крива, при който функцията трябва да мине точно през дадените числови стойности. Тя може да е и несигурна, тъй като няма начин да се демонстрира линейността на връзката между двете променливи, но такива ситуации са рядко срещани в действителността. | + | С нейна помощ се прави [[прогноза]] в диапазона от стойности на прогнозиране, като в пробата се използва генериране на модела. |
| + | |||
| + | Интерполацията е специфичен случай на създаване на крива, при който функцията трябва да мине точно през дадените числови стойности. Тя може да е и несигурна, тъй като няма начин да се демонстрира линейността на връзката между двете променливи, но такива ситуации са рядко срещани в действителността. | ||
==Вижте още== | ==Вижте още== | ||
Текуща версия към 15:58, 25 март 2014
Интерполацията е специфичен случай на създаване на крива, при който функцията трябва да мине точно през дадените числови стойности.
Същност
С нейна помощ се прави прогноза в диапазона от стойности на прогнозиране, като в пробата се използва генериране на модела.
Интерполацията е специфичен случай на създаване на крива, при който функцията трябва да мине точно през дадените числови стойности. Тя може да е и несигурна, тъй като няма начин да се демонстрира линейността на връзката между двете променливи, но такива ситуации са рядко срещани в действителността.
Вижте още
- Дърво на решенията
- Метод на най-малките квадрати
- Регресионен анализ
- Екстраполация
- Методи за приблизителна оценка на линейната регресия
Източници
- Берк, Ричард А.:. регресионен анализ конструктивна критика. Sage. DOI : 10.1177/0734016807304871
- Kaw, Autar; Калу, Egwu (2008 г.). "Числени методи с приложения", Глава 6 се занимава с линейна и нелинейна регресия.
- Дрейпър, НП "и Смит, Х. Приложни Анализ Уайли Серия регресия в Вероятности и статистика (1998 г.)
- Pedhazur, Elazar J (1982). Множествена регресия в поведението изследвания Обяснение и прогнозиране (2-ро изд.). Ню Йорк: Холт, Rinehart и Уинстън. ISBN 0-03-041760-0
Външни препратки
- GSL е за изпълнение на най-слабо Обикновени регресия площади алгоритъм (C / C + +). Онлайн уроци и симулатори
- съдържа информация за т-статистика и изходна линейна регресия
- има примери свързани с линейната регресия, както и допълнителни изчисления извършвани след намиране на линейната регресия
- в простата линейна регресия
- Дърво на решенията
- Нелинейна регресия
- Регресионен анализ
- Сегментирана линейна регресия