Con l'interpolazione , la linea si adatta ai dati esattamente , il che significa che passerà sopra ogni punto di dati . In pratica, ciò equivarrebbe in sostanza a " unire i puntini ", e quindi non è adatto per i set di dati con un elevato numero di punti di dati sparsi , o quelli con una grande quantità di errori .
Lineare regressione
In una regressione , una retta è montato i punti dati . La linea è posizionato dove esprime la quantità minima di errore - cioè, in cui il totale delle distanze verticali tra ciascun punto di dati e la linea è il più basso . Come una linea retta , è inadatto per curvilinee e altre distribuzioni non lineari .
Polinomiale Curve Fitting
Se la distribuzione è curvo , modello di regressione lineare è generalmente inappropriata. Montaggio di curva polinomiale inserisce una linea curva per i dati , e di nuovo, la linea che dà l'errore più basso viene utilizzata .
software © www.354353.com