DRS

Апісанне

Падчас эксперыментаў і вытворчасці людзі атрымаюць мноства адпаведных дадзеных двух і больш чым двух вымярэнняў. Гэтыя дадзеныя дапамогуць ім вырашаць праблемы рэальнасці, наадварот, якія маюць патрэбу ў апрацоўцы дадзеных, каб яны сталі матэматычнай мадэллю, якая адлюстроўвае рэгуляванне змены дадзеных. Прымяненне метаду найменшай плошчы можа зрабіць толькі лінейную рэгрэсію, але для нелінейных задач неабходна пабудаваць звязаныя з гэтым матэматычныя выразы суадносін, а менавіта мадэль механізму праз працэдуру, якая мяркуе зрабіць апрацоўку лінеарызацыі мадэлі механізму, а затым зрабіць разлік мадэлявання рэгрэсіі. Некаторыя адпаведныя дадзеныя рэкурсіўных мадэляў добрыя, але дадзеныя рэальнасці зменлівыя, некаторыя выводзяць мадэлі механізмаў. Пасля лінейнага працэсу ўласцівасць карэляцыі рэгрэсійнай мадэлі не вельмі добрая, і некаторыя звязаныя дадзеныя нават не могуць вывесці ў мадэлі механізму. Яшчэ складаней будаваць матэматычна-матэматычныя мадэлі. Метад найменшай кубічнасці вырашае праблемы, якія рэгрэсія дадзеных метаду найменшай плошчы сустракала пры рэгрэсіі адпаведных дадзеных. Паколькі кампутары шырока выкарыстоўваюцца і прымяняюцца ў эксперыментах, праектаванні і вытворчасці, гэта робіць вылічэнні рэгрэсіі на аснове тэорыі найменш кубічнага метаду рэальнасцю. Людзі могуць не толькі лепш апрацаваць мадэль механізму шляхам апрацоўкі лінеарызацыі рэгрэсіі, але і даць надзейную матэматычную мадэль адпаведным дадзеных, якія не могуць вывесці мадэлі механізмаў.