Curve fitting is the process of con

Curve fitting is the process of constructing a curve, or mathematical function, that has the best fit to a series of data points, possibly subject to constraints.Curve fitting can involve either interpolation, where an exact fit to the data is required, or smoothing, in which a "smooth" function is constructed that approximately fits the data. A related topic is regression analysis, which focuses more on questions of statistical inference such as how much uncertainty is present in a curve that is fit to data observed with random errors. Fitted curves can be used as an aid for data visualization, to infer values of a function where no data are available,and to summarize the relationships among two or more variables. Extrapolation refers to the use of a fitted curve beyond the range of the observed data, and is subject to a degree of uncertaintysince it may reflect the method used to construct the curve as much as it reflects the observed data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ยึดเส้นโค้งเป็นกระบวนการสร้างเส้นโค้ง หรือฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์ ที่ดีที่สุดกับชุดของข้อมูลจุด อาจจะ มีข้อจำกัด เส้นโค้งกระชับสามารถเกี่ยวข้องกับการแก้ไข มีข้อมูลพอที่แน่นอนคือต้อง หรือให้เรียบ ในฟังก์ชัน "เรียบ" กำลังก่อสร้าง ที่ประมาณพอดีข้อมูลได้ หัวข้อที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์การถดถอยซึ่งมุ่งเน้นเพิ่มเติมในคำถามของการอนุมานทางสถิติเช่นความไม่แน่นอนเท่าใดอยู่ในโค้งที่เหมาะสมกับข้อมูลที่ตรวจสอบ มีข้อผิดพลาดแบบสุ่ม ได้ เส้นโค้งประกอบสามารถใช้เป็นตัวช่วยสำหรับการแสดงข้อมูล สรุปค่าของฟังก์ชันได้ไม่มีข้อมูล และ การสรุปความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว หรือมากกว่า ประมาณค่านอกช่วงหมายถึงการใช้เส้นโค้งประกอบนอกช่วงของข้อมูลที่สังเกต และขึ้นอยู่กับระดับของ uncertaintysince อาจสะท้อนถึงวิธีการที่ใช้สร้างเส้นโค้งมากที่สุดเท่าที่จะสะท้อนถึงข้อมูลจากการสังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เส้นโค้งเป็นกระบวนการของการสร้างเส้นโค้งหรือฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์ที่มีแบบที่ดีที่สุดให้กับชุดของจุดข้อมูลที่อาจเป็นไปได้ที่อาจมีการ constraints.Curve เหมาะสมสามารถมีส่วนร่วมทั้งการแก้ไขที่ใส่ได้พอดีกับข้อมูลที่จำเป็นต้องมีหรือที่ราบเรียบ ซึ่งเป็นฟังก์ชั่น "เรียบ" ที่สร้างขึ้นมาว่าประมาณเหมาะกับข้อมูล หัวข้อที่เกี่ยวข้องคือการวิเคราะห์การถดถอยซึ่งมุ่งเน้นเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำถามของการอนุมานทางสถิติเช่นวิธีการความไม่แน่นอนมากในปัจจุบันคือเส้นโค้งที่เหมาะสมกับข้อมูลที่สังเกตมีข้อผิดพลาดแบบสุ่ม เส้นโค้งที่ติดตั้งสามารถนำมาใช้เป็นตัวช่วยสำหรับการแสดงข้อมูลการสรุปค่าของฟังก์ชั่นที่ไม่มีข้อมูลที่มีอยู่และที่จะสรุปความสัมพันธ์ระหว่างสองคนหรือมากกว่าตัวแปร การคาดการณ์หมายถึงการใช้เส้นโค้งการติดตั้งเกินช่วงของข้อมูลที่สังเกตและอาจมีการศึกษาระดับปริญญาของ uncertaintysince มันอาจสะท้อนให้เห็นถึงวิธีการที่ใช้ในการสร้างเส้นโค้งมากที่สุดเท่าที่มันสะท้อนให้เห็นถึงข้อมูลที่สังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การปรับเส้นโค้งเป็นกระบวนการของการสร้างเส้นโค้งหรือฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ว่ามีขนาดที่พอดีกับชุดของจุดข้อมูลจะขึ้นอยู่กับข้อจำกัด เส้นโค้งสามารถเกี่ยวข้องกับทั้งการประมาณค่าในช่วง ที่พอดีตรงกับข้อมูลที่ต้องการ หรือเรียบ ซึ่งในฟังก์ชั่น " เนียน " ขึ้นที่ประมาณพอดี ข้อมูล หัวข้อที่เกี่ยวข้องคือ การวิเคราะห์การถดถอย ซึ่งเน้นไปที่คำถามของการอนุมานทางสถิติ เช่น ความไม่แน่นอนเท่าไหร่อยู่ในเส้นโค้งที่พอดีกับข้อมูลและข้อผิดพลาดแบบสุ่ม เข็มขัดโค้งสามารถใช้เป็นเครื่องช่วยในการแสดงข้อมูลการสรุปค่าของฟังก์ชันที่ไม่มีข้อมูลที่มีอยู่ และสรุป ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว หรือมากกว่า ทำไมถึงใช้เป็นเข็มขัดโค้งเกินช่วงของข้อมูล และขึ้นอยู่กับระดับของ uncertaintysince มันอาจจะสะท้อนให้เห็นถึงวิธีการที่ใช้ในการสร้างเส้นโค้งเท่าที่มันสะท้อนให้เห็นถึงการตรวจสอบข้อมูล