DRS

Tavsif

Tajriba va ishlab chiqarish paytida odamlar ikki yoki undan ortiq o'lchovli ko'plab tegishli ma'lumotlarni olishadi. Ushbu ma'lumotlar ularga haqiqat bilan bog'liq muammolarni hal qilishda yordam beradi, bu esa ularni ma'lumotlarning o'zgarishini tartibga soluvchi matematik modelga aylantirish uchun ma'lumotlarni qayta ishlashga muhtoj. Eng kichik kvadrat usulini qo'llash faqat chiziqli regressiyani amalga oshirishi mumkin, ammo chiziqli bo'lmagan muammolar uchun u matematik munosabatlar ifodasini, ya'ni mexanizm modelini chiziqli qayta ishlashni amalga oshirishni va keyin regressiyani modellashtirishni hisoblash protsedurasi orqali mexanizm modelini tuzishi kerak. Rekursiv modellarning ba'zi tegishli ma'lumotlari yaxshi, ammo haqiqat ma'lumotlari o'zgaruvchan, ba'zilari esa mexanizm modellarini chiqarib tashlaydi. Lineer jarayondan so'ng regressiya modelining korrelyatsion xususiyati yaxshi emas va ba'zi bir tegishli ma'lumotlar hatto mexanizm modelida xulosa chiqarolmaydi. Matematikematik modellarni yaratish yanada qiyinroq. Eng kichik kubik usuli, eng kichik kvadrat metodi ma'lumotlarini regressiyasida bog'liq bo'lgan ma'lumotlarni regressiyalashda uchrashgan muammolarni hal qiladi. Kompyuterlar eksperimentda, loyihalashda va ishlab chiqarishda keng qo'llanilganligi va qo'llanilganligi sababli, eng kam kubik metodikasi asosida regressiya hisobini haqiqatga aylantiradi. Odamlar nafaqat regressiya chiziqli ishlov berish orqali mexanizm modelini yaxshi ishlashlari, balki mexanizm modellarini chiqarib bo'lmaydigan ma'lumotlarga tegishli matematik modelni ham berishlari mumkin.