The actual selection of the guess f

The actual selection of the guess function to be used for the least squares fit depends on the nature of the experimental data. So far, we have studied only least squares polynomials. However, many cases arise when data from experimental tests is exponentially related or tends to have vertical and horizontal asymptotes, so we need to consider guess functions other than polynomials. In this section, we broaden our discussion of least squares approximations to some popular forms of guess functions that arise when data are plotted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวเลือกเดาฟังก์ชันที่ใช้สำหรับยกกำลังสองน้อยที่สุดพอดีที่จริงขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลการทดลอง เพื่อห่างไกล เราได้ศึกษา polynomials กำลังสองน้อยที่สุดเท่านั้น อย่างไรก็ตาม หลายกรณีเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลจากการทดสอบทดลองสร้างที่เกี่ยวข้อง หรือมีแนวโน้มที่จะ มีแนวตั้ง และแนวนอน asymptotes ดังนั้นเราต้องพิจารณาฟังก์ชันเดาไม่ใช่ polynomials ในส่วนนี้ เราขยายเราสนทนากำลังสองน้อยสุดเพียงการประมาณการบางเดาฟังก์ชันที่เกิดขึ้นเมื่อมีการลงจุดข้อมูลในรูปแบบยอดนิยม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวเลือกที่แท้จริงของฟังก์ชั่นการคาดเดาที่จะใช้สำหรับสองน้อยที่สุดพอดีขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลการทดลอง จนถึงขณะนี้เรามีการศึกษาพหุนามกำลังสองน้อยที่สุดเท่านั้น แต่หลายกรณีเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลจากการทดสอบการทดลองชี้แจงที่เกี่ยวข้องหรือมีแนวโน้มที่จะมีเส้นกำกับแนวตั้งและแนวนอนดังนั้นเราจึงจำเป็นที่จะต้องพิจารณาฟังก์ชั่นอื่น ๆ นอกเหนือจากการคาดเดาหลายชื่อ ในส่วนนี้เราขยายการสนทนาของเราประมาณสองน้อยไปบางรูปแบบที่นิยมของฟังก์ชั่นการคาดเดาที่เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่นำมาลงจุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเลือกที่แท้จริงของการทำงานว่า เพื่อใช้เป็นช่องสี่เหลี่ยมน้อยพอดี ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลการทดลอง ดังนั้นไกล เราได้เรียนพหุนามแค่อย่างน้อย . อย่างไรก็ตาม หลายคดีเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลจากการทดสอบทดลองชี้แจงเกี่ยวข้อง หรือมีแนวโน้มที่จะมี asymptotes แนวตั้งและแนวนอน ดังนั้นเราต้องพิจารณาว่า การทำงานนอกจากชื่อที่ประกอบด้วยหลายคำ .ในส่วนนี้เราขยายการสนทนาของเราอย่างน้อยใกล้เคียงบางความนิยมรูปแบบว่าฟังก์ชั่นที่เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลถูกวางแผน