Eğri uydurma
Eğri uydurma,[1][2] muhtemelen kısıtlamalara tabi olan bir dizi veri noktasına[3] en iyi uyan bir eğriyi veya matematiksel fonksiyonu oluşturma işlemidir.[4][5] Yerleştirilen eğriler, veri görselleştirmeye yardımcı olarak,[6][7] hiçbir veri bulunmadığında bir fonksiyonun değerlerini çıkarmak[8] ve iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkileri özetlemek için kullanılabilir.[9]
Kaynakça
[değiştir | kaynağı değiştir]- ^ Sandra Lach Arlinghaus, PHB Practical Handbook of Curve Fitting. CRC Press, 1994.
- ^ William M. Kolb. Curve Fitting for Programmable Calculators 21 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Syntec, Incorporated, 1984.
- ^ S.S. Halli, K.V. Rao. 1992. Advanced Techniques of Population Analysis. 0306439972 Page 165 (cf. ... functions are fulfilled if we have a good to moderate fit for the observed data.)
- ^ [1]The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't. By Nate Silver
- ^ Data Preparation for Data Mining: Text. By Dorian Pyle.
- ^ Visual Informatics. Edited by Halimah Badioze Zaman, Peter Robinson, Maria Petrou, Patrick Olivier, Heiko Schröder. Page 689.
- ^ Numerical Methods for Nonlinear Engineering Models 20 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. By John R. Hauser. Page 227.
- ^ Methods of Experimental Physics: Spectroscopy, Volume 13, Part 1. By Claire Marton. Page 150.
- ^ Encyclopedia of Research Design, Volume 1. Edited by Neil J. Salkind. Page 266.
Konuyla ilgili yayınlar
[değiştir | kaynağı değiştir]- N. Chernov (2010), Circular and linear regression: Fitting circles and lines by least squares, Chapman & Hall/CRC, Monographs on Statistics and Applied Probability, Volume 117 (256 pp.). [2] 22 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
