Dépanner Et Corriger Les Erreurs De Régression Dramatiques

 

Au cours des derniers jours, certains téléspectateurs ont rencontré une erreur de régression exponentielle signifiant. Ce problème peut survenir pour plusieurs raisons. Discutons-en maintenant.

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g.La régression exponentielle a déjà toujours été le processus consistant à trouver un scénario qui ressemble à une fonction exponentielle qui correspond le mieux à un ensemble de données. Comme effets, on obtient une certaine équation comme y = abx avec 0. La valeur de l’information prédictive du grand modèle en comparaison est sans doute notée R2.

 

 

g.

J’ai les données suivantes avec lesquelles je dois essayer d’obtenir un bon ajustement. J’ai essayé de nombreux outils différents pour y parvenir, chacun d’eux semble offrir une marge d’erreur incroyablement grande au plus haut de la courbe.

Tracer les données autour de cet article http://www.zizhujy.com/en-us/ Le traceur d’approximation exponentielle donne une erreur de premier ordre d’environ 20 bh sur la courbe Lu.

Je me demande s’il est juste de corriger ce problème pour mieux s’adapter aux données ?

Pouvez-vous ajouter quelque chose comme l’équation suivante de x ?

  rien 0,000000011 0,112 0,233 0,354 0,465 0,586 0,77 0,828 0.949 1.0610 1,1911 1.3112 1,4313 1,5614 1,6915 1,8216 1,9517 2.0818 2.2119 2.3420 2,4821 2,6122 2,7523 2,8924 3.0325 3.1726 3.3127 3,4528 3.629 3,7430 3,8931 4.0432 4.1933 4.3534 4,535 4,6636 4,8137 4,9738 5.1339 5.340 5,4641 5.6342 5,843 5,9744 6.1445 6,3146 6,4947 6,6748 6,8549 7.0350 7.2251 7.4152 7.653 7.7954 7.9955 8.1856 8.3957 8.5958 8.859 9.0160 9.2261 9.4362 9,6563 9,8864 10.165 10,366 10.667 10,868 1169 11.370 11,571 11,872 1273 12.374 12,675 12,976 13,177 13.478 13,779 1480 14,381 14,682 14,983 15.284 15,685 15,986 16,287 16,688 16,989 17,390 17,791 18,192 18,593 18,994 19,395 19,896 20.297 20,798 21,199 21,6100 22,1101 22,7102 23,2103 23,8104 24,4105 25106 25,7107 26,3108 27109 27,8110 28,6111 29,4112 30,3113 31,2114 32,2115 33,3116 34,5117 35,7118 37,1119 38,6120 40,3121 42,3122 44,5123 47,1124 50,4125 54,5126 60,3127 70 

indispensable le 15 avril 2014 à 8h35

137 22 insignes de couteaux en argent 99 insignes en bronze

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Le grand écart entre les données calculées et les données expérimentales vraiment dû à la relation supposée $ y est égal à alpha e ^ beta x , ce qui est inapproprié. Vous ne pouvez pas gérer correctement leurs données avec cette fonctionnalité. Cela devient évident chaque fois que nous traçons $ ln (y) $ sur $ x $. La courbe diffère significativement fournie par la droite $ ln (y) est égal à a + beta x $, où usd a = ln ( alpha) $ se trouve en réalité, comme on peut le voir sur la figure principale.

Corriger $ x $ et par ou $ y $ en spécifiant approprié toujours le même ne résoudra pas notre problème, mais permettra d’aborder l’erreur d’une part et développera l’erreur d’autre part. Si une connexion plus simple est requise, utilisez-la pour trouver la meilleure connexion entre $ x $ et rr y $. Si la question découle de ce problème purement physique, cette simulation devrait être beaucoup plus correcte pour avoir un moyen plus pratique de travailler avec la fonction.

Ес mais un modèle physique fiable n’est pas réalisable, d’un point de vue purement mathématique il y aura un nombre infini de fonctions, dont on est probablement très, mais pratique, ce sont des informations supplémentaires complexes que $ y = alpha électronique numérique ^ bêta x $. Par exemple, la plage même du polynôme et de l’exposant correspond à une correspondance exacte (image ci-dessous)

ont répondu avr 19, 14:08

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