DRS

Опис

Људи ће током експеримената и производње добити много повезаних података две или више од две димензије. Ови подаци ће им помоћи да реше проблеме стварности напротив, којима је потребна обрада података да би постали математички модел који одражава регулацију варијације података. Примена Методе најмањих квадрата може извршити само линеарну регресију, али на нелинеарне проблеме мора конструисати повезани математички израз односа, односно модел механизма кроз поступак који претпоставља линеаризовање обраде модела механизма, а затим израчунавање регресионог моделирања. Неки повезани подаци рекурзивних модела су добри, али подаци стварности су променљиви, неки изводе моделе механизама. Након линеарног процеса, својство корелације регресионог модела није добро, а неки повезани подаци чак не могу да се утврде у моделу механизма. Још је теже изградити математичко-математичке моделе. Метода најмање кубне технике решава проблеме са којима се регресија података методе најмањих квадрата сусрела у регресији повезаних података. Будући да се рачунари широко користе и примењују у експериментима, пројектовању и производњи, то врши израчунавање регресије засновано на теорији најмање кубне методе у стварности. Људи не могу само боље да обраде модел механизма кроз обраду регресионе линеаризације, већ могу и да дају здрав математички модел повезаним подацима који не могу да изведу моделе механизама.