| संस्करण | 2011 |
|---|---|
| प्रकाशक | AiHua Computer Studio |
| रिलीज़ की तारीख | 28 नव॰ 2011 |
| तारीख संकलित हुई | 4 जन॰ 2011 |
| ओएस आवश्यकताओं | Windows 98/Me/NT/2000/XP/2003 |
| आवश्यकताएँ | None |
| कुल डाउनलोड | 1,069 |
| प्रति सप्ताह डाउनलोड | 1 |
| कीमत | $108 |
विवरण
लोग प्रयोगों और उत्पादन के दौरान दो या दो से अधिक आयामों के कई संबंधित डेटा प्राप्त करेंगे। ये डेटा उन्हें वास्तविकता की समस्याओं को हल करने में मदद करेंगे, जो डेटा भिन्नता विनियमन को दर्शाते हुए गणितीय मॉडल बनने के लिए डेटा प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। लिस्ट स्क्वायर मेथड का अनुप्रयोग केवल रैखिक प्रतिगमन बना सकता है, लेकिन गैर-समाप् त समस्याओं के लिए इसे संबंधित गणितीय मॉडल अभिव्यक्ति का निर्माण करना होगा, अर्थात तंत्र मॉडल के माध्यम से प्रक्रिया मॉडल के माध्यम से प्रक्रिया मॉडल के रैखिककरण प्रसंस्करण करने के लिए और फिर प्रतिगमन मॉडलिंग गणना करना। पुनरावर्ती मॉडल के कुछ संबंधित डेटा अच्छे हैं, लेकिन वास्तविकता के डेटा अस्थिर हैं, कुछ तंत्र मॉडल घटाते हैं। रेखीय प्रक्रिया के बाद प्रतिगमन मॉडल का सहसंबंध गुण अच्छा नहीं है, और कुछ संबंधित डेटा भी तंत्र मॉडल में कटौती नहीं कर सकते हैं। गणितीय मॉडल बनाना और भी कठिन है। Least Cub विधि उन समस्याओं को हल करती है जो संबंधित डेटा के प्रतिगमन में Least Square Method Data Regression से मिलती हैं। चूंकि कंप्यूटर व्यापक रूप से उपयोग और प्रयोग, डिजाइन और उत्पादन में लागू होते हैं, यह वास्तविकता में कम से कम क्यूबिक विधि के सिद्धांत के आधार पर प्रतिगमन गणना करता है। लोग न केवल प्रतिगमन रैखिककरण प्रसंस्करण के माध्यम से तंत्र मॉडल को बेहतर ढंग से संसाधित कर सकते हैं, बल्कि संबंधित डेटा को एक ध्वनि गणितीय मॉडल भी दे सकते हैं जो एक तंत्र मॉडल को घटा नहीं सकता है।
