Интерполация
Направо към навигацията
Направо към търсенето
The printable version is no longer supported and may have rendering errors. Please update your browser bookmarks and please use the default browser print function instead.
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