Разлика между версии на „Интерполация“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
(Нова страница: ==Интерполация== С нейна помощ се прави прогноза в диапазона от стойности на прогнозиране,...)
 
Ред 1: Ред 1:
==Интерполация==
+
[[Image: Interpolaciq.png|thumb|300px|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.]]
 +
==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. [[Image: Interpolaciq.png|thumb|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.]]
+
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==
  

Версия от 15:57, 25 март 2014

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.

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

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