DRS

Mọi người sẽ có được nhiều dữ liệu liên quan của hai hoặc nhiều hơn hai chiều trong các thí nghiệm và sản xuất. Những dữ liệu này sẽ giúp họ giải quyết các vấn đề của thực tế ngược lại, mà cần phải xử lý dữ liệu để làm cho họ trở thành mô hình toán học phản ánh những quy định thay đổi dữ liệu. Việc áp dụng các phương pháp quảng trường kém chỉ có thể thực hiện hồi quy tuyến tính, nhưng để các vấn đề phi tuyến nó phải xây dựng mối quan hệ liên quan biểu toán học, cụ thể là mô hình cơ chế thông qua các thủ tục giả làm chế biến tuyến tính của mô hình cơ chế và sau đó làm mô hình hồi quy tính toán. Một số dữ liệu liên quan của các mô hình đệ quy là tốt, nhưng các dữ liệu thực tế đang thay đổi, một số mô hình cơ chế suy luận. Sau khi quá trình tuyến tính tài sản tương quan của mô hình hồi quy là không tốt, và một số dữ liệu liên quan thậm chí không thể suy ra trong mô hình cơ chế. Nó thậm chí còn khó khăn hơn để xây dựng mô hình mathematicalematical. Ít nhất Phương pháp Cubic giải quyết vấn đề mà Least Phương Quảng trường dữ liệu Regression gặp trong hồi quy của quan dữ liệu. Kể từ khi máy tính được sử dụng rộng rãi và được áp dụng trong thí nghiệm, thiết kế và sản xuất, nó làm cho việc tính toán hồi quy dựa trên lý thuyết về phương pháp Cubic nhất thành hiện thực. Mọi người có thể không chỉ xử lý các mô hình cơ chế thông qua chế biến hồi quy tuyến tính tốt hơn, nhưng cũng có thể cho một mô hình toán học âm thanh để các dữ liệu liên quan mà không thể suy ra một mô hình cơ chế.

là gì mới trong phiên bản này:

Phiên bản 2011 bao gồm các unspecified cập nhật

Hạn chế .

chức năng TNHH