DataFitting 1.7.53

DataFitting: საბოლოო სტატისტიკური ანალიზის პროგრამა ხაზოვანი და არაწრფივი რეგრესიული ანალიზისთვის

DataFitting არის სტატისტიკური ანალიზის მძლავრი პროგრამა, რომელიც ახორციელებს წრფივ და არაწრფივ რეგრესიულ ანალიზს (ანუ მრუდის მორგება). ეს არის საგანმანათლებლო პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც აძლევს სტუდენტებს, მასწავლებლებს, ინჟინრებს, მკვლევარებს და სხვა პროფესიონალებს უფლებას იპოვონ იდეალური მოდელი ყველაზე რთული მონაცემებისთვისაც კი, დიდი რაოდენობით განტოლებების ხელზე დაყენებით.

DataFitting-ით შეგიძლიათ სწრაფად იპოვოთ საუკეთესო განტოლებები, რომლებიც აღწერს თქვენს მონაცემებს. ის განსაზღვრავს იმ განტოლების პარამეტრების მნიშვნელობებს, რომლის ფორმაც თქვენ მიუთითებთ, რაც იწვევს განტოლებას საუკეთესოდ მოერგოს მონაცემთა მნიშვნელობების ერთობლიობას. DataFitting-ს შეუძლია გაუმკლავდეს წრფივ, პოლინომიურ, ექსპონენციალურ და ზოგად არაწრფივ ფუნქციებს.

DataFitting-ის ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელია მისი უნარი შეასრულოს ჭეშმარიტი არაწრფივი რეგრესიული ანალიზი. სხვა პროგრამებისგან განსხვავებით, რომლებიც ფუნქციებს ხაზოვან ფორმებად გარდაქმნიან მათ ანალიზამდე, DataFitting ამუშავებს ფუნქციებს, რომელთა ხაზოვანი მოყვანა შეუძლებელია, როგორიცაა y=(a - c) * exp(-b * x) + c.

გრაფიკულად გადახედეთ Curve Fit-ის შედეგებს

მას შემდეგ, რაც თქვენი მონაცემები მოერგება DataFitting-ის მძლავრ ალგორითმებს, ის ავტომატურად ახარისხებს და ასახავს მორგებულ განტოლებებს ისეთი სტატისტიკური კრიტერიუმებით, როგორიცაა სტანდარტული შეცდომა. შეგიძლიათ წინასწარ დაათვალიეროთ თქვენი გრაფიკი და გამომავალი პუბლიკაციის ხარისხის გრაფიკები რამდენიმე სხვადასხვა კონფიგურაციაში. ნარჩენი გრაფიკი და პარამეტრის გამომავალი გენერირებულია თითოეული არჩეული დამონტაჟებული განტოლებისთვის.

მონაცემთა ფიტინგების შესაძლებლობები

DataFitting-ს აქვს რამდენიმე შესაძლებლობა, მათ შორის:

38-ციფრიანი ზუსტი მათემატიკის ემულატორი: ეს ფუნქცია საშუალებას გაძლევთ სწორად მოარგოთ მაღალი რიგის პოლინომები და რაციონალობები მარტივად.

მძლავრი დაყენების შესაძლებლობა: ამ ფუნქციის დაყენებით, არაწრფივი ფიტინგები ეფექტურად უმკლავდება გარე ფაქტორებს, ხოლო დინამიური Y მონაცემთა დიაპაზონის ფართო გატარებას პრობლემების გარეშე.

ჩაშენებული ბიბლიოთეკა: პროგრამული უზრუნველყოფა აღჭურვილია ჩაშენებული ბიბლიოთეკით, რომელიც შეიცავს ხაზოვანი და არაწრფივი მოდელების ფართო სპექტრს მარტივი ხაზოვანი განტოლებიდან მაღალი რიგის პოლინომებამდე.

რატომ ავირჩიოთ მონაცემთა ფიტინგები?

არსებობს რამდენიმე მიზეზი, თუ რატომ უნდა აირჩიოთ Data Fittings სტატისტიკური ანალიზის სხვა პროგრამებთან შედარებით, რომლებიც დღეს ბაზარზეა ხელმისაწვდომი:

გამოყენების სიმარტივე: მომხმარებლის ინტერფეისი ინტუიციურია, რაც ნებისმიერს გაუადვილებს სტატისტიკასა თუ მათემატიკაში გამოცდილების დონის მიუხედავად მისი ეფექტურად გამოყენებას.

მძლავრი ალგორითმები: 38-ციფრიანი ზუსტი მათემატიკის ემულატორთან ერთად მისი მძლავრი მორგების შესაძლებლობით მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, ზუსტად გააანალიზონ მონაცემთა რთული ნაკრებიც კი, ყოველგვარი პრობლემის გარეშე.

დასკვნა

დასასრულს, თუ თქვენ ეძებთ საგანმანათლებლო პროგრამულ პროგრამას, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს როგორც წრფივი, ასევე არაწრფივი რეგრესიული ანალიზები, მაშინ ნუ შეხედეთ მონაცემთა ფიტინგებს! მისი მძლავრი ალგორითმები გამოყენების მარტივობასთან ერთად აქცევს მას დღევანდელ ბაზარზე არსებულ ერთ-ერთ საუკეთესო ვარიანტად!