
拟合曲线
We could obtain smooth and sole error fitting curve by means of this method.
使用该法能获得具有较好的光顺性和一致性的误差拟合曲线。
It is the way that fitting curve of polynomial is most in use to solve the application problem of engineering.
多项式曲线拟合是解决工程应用问题中曲线拟合最常用的方法。
Equation is obtained by fitting curve, and through the theory curve and test curve, the model is basically fulfilled.
拟合曲线得到方程,并和试验曲线进行比较验证,规律符合良好。
We can calculate the dispersibility of resistance change and get the reliability values of experiment by the fitting curve.
通过此函数关系可计算任意电阻变化量的分散性,进一步求得实验值的可靠性。
By fitting curve obtained suitable formula for the average flame height and the oscillation frequency in the plateau environment.
通过拟合得到了适用于高原环境下平均火焰高度及振荡频率公式。
在工程学和统计学中,“拟合曲线”(fitting curve)指通过数学模型对实验或观测数据进行最佳匹配的过程。其核心目标是找到一条能反映数据内在规律的连续曲线,从而预测未知点或分析变量间的数学关系。
数学原理
拟合曲线基于最小二乘法、最大似然估计等数学优化方法。以多项式拟合为例,假设数据点$(x_i,y_i)$,目标函数为: $$ y = a_0 + a_1x + a_2x + cdots + anx^n $$ 通过最小化残差平方和$sum{i=1}^m (y_i - hat{y_i})$确定系数$a_j$。这种方法的理论基础可参考Wolfram MathWorld对曲线拟合的数学定义。
应用领域
常用工具
Python的Scipy库、MATLAB Curve Fitting Toolbox和OriginLab软件均提供多种算法,包括高斯拟合、指数拟合和非参数拟合方法。国际标准化组织ISO 16269-4:2010《统计方法》对工业领域的曲线拟合精度提出了具体评估标准。
“Fitting curve”是一个统计学和数据分析领域的术语,指通过数学方法找到一条最能描述数据集中变量关系的曲线。以下是详细解释:
1. 核心定义
2. 常见类型
3. 关键指标
4. 应用场景
5. 注意事项
例如,用二次多项式拟合某产品的月度销售额数据,可通过调整系数使曲线既反映增长趋势,又不过度受个别月份异常值影响。选择拟合方法时需平衡模型简洁性与预测准确性。
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