Fitovanie krivky
Fitovanie krivky je konštrukcia matematickej funkcie, ktorá najlepšie vyhovuje súboru dátových bodov.
Fitovanie krivky môže zahŕňať buď interpoláciu, alebo vyhladzovanie. Použitie interpolácie si vyžaduje presné prispôsobenie údajom. Pri vyhladzovaní sa vytvorí "hladká" funkcia, ktorá približne zodpovedá údajom. Súvisiacou témou je regresná analýza, ktorá sa viac zameriava na otázky štatistickej inferencie, napríklad na to, aká veľká neistota je prítomná v krivke, ktorá je prispôsobená údajom pozorovaným s náhodnými chybami.
Fitované krivky možno použiť na vizualizáciu údajov, na odhad hodnôt funkcie, ak nie sú k dispozícii žiadne údaje, a na zhrnutie vzťahov medzi dvoma alebo viacerými premennými. Extrapolácia sa vzťahuje na použitie fitovanej krivky mimo rozsahu pozorovaných údajov. Táto metóda podlieha určitej neistote, pretože môže odrážať metódu použitú na konštrukciu krivky rovnako ako pozorované údaje.
Prispôsobenie zašumenej krivky asymetrickému modelu vrcholu pomocou iteračného procesu (Gaussov-Newtonov algoritmus s premenlivým tlmiacim faktorom α). Vrchol: nespracované údaje a model. Dole: vývoj normalizovaného súčtu štvorcov chýb.
Otázky a odpovede
Otázka: Čo je to krivka?
Odpoveď: Fitovanie krivky je proces vytvárania matematickej funkcie, ktorá najlepšie vyhovuje súboru dátových bodov.
Otázka: Aké sú dva typy prispôsobovania kriviek?
Odpoveď: Dva typy fitovania krivky sú interpolácia a vyhladzovanie.
Otázka: Čo je to interpolácia?
Odpoveď: Interpolácia je typ prispôsobenia krivky, ktorý vyžaduje presné prispôsobenie údajom.
Otázka: Čo je vyhladzovanie?
Odpoveď: Vyhladzovanie je typ prispôsobenia krivky, ktorý vytvára "hladkú" funkciu, ktorá približne zodpovedá údajom.
Otázka: Čo je regresná analýza?
Odpoveď: Regresná analýza je príbuzná téma, ktorá sa zameriava na otázky štatistického odvodzovania, napríklad na to, aká veľká neistota je prítomná v krivke, ktorá je prispôsobená údajom pozorovaným s náhodnými chybami.
Otázka: Aké sú niektoré spôsoby použitia fitovaných kriviek?
Odpoveď: Fitované krivky sa môžu použiť na vizualizáciu údajov, odhad hodnôt funkcie, ak nie sú k dispozícii žiadne údaje, a na zhrnutie vzťahov medzi dvoma alebo viacerými premennými.
Otázka: Čo je extrapolácia?
Odpoveď: Extrapolácia je použitie fitovanej krivky mimo rozsahu pozorovaných údajov. Táto metóda však podlieha určitej neistote, pretože môže odrážať metódu použitú na konštrukciu krivky rovnako ako pozorované údaje.
