多项式拟合适用范围 |
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多项式拟合适用范围
多项式拟合( Polynomial Regression , PR )是一种统计分析方法,通过多项式 函数拟合数据,对数据变量建立模型关系,用于明确数据之间的关系或定量预测。
所谓多项式拟合,就是以最小二乘法优化拟合数据的一种表示方法,其应用的 根基是统计方法。多项式函数能有效反映数据间的相互关系,从而估计样本参数或 预测未知变量。一般来说,多项式拟合是指识别高斯噪声背景下多元变量之间的数 学模型。
多项式拟合最常用于数据拟合和测量分析。其通常用于拟合复杂的趋势即在实 时数据方面;在测量分析中,多项式拟合也是一种有用的手段,可以了解隐藏关系, 确定待测变量的变化规律,从而做出合理的推导。
多项式拟合的数据需求和应用范围也比较广泛,它可以用于预测、设计、诊断 以及其他任何可以使用连续函数变量的场合,特别是当多变量环境中某些变量的数 据量较小的时候,多项式拟合的效果就更加突出。
多项式拟合的数据需求也比较简单,只需足够多的连续数据,其余无特殊要求, 便可以建立起估计模型,从而得出准确的定量结论,比如人口统计、市场消费量等, 多项式拟合都能获取比较准确的预测结果,也是回归分析中最常用的方法之一。另 外,它比较适合多变量情况,如果仅有单个变量,建议使用线性回归。
总而言之,多项式拟合可以对数据的内在规律进行定量研究,从而获取有用的 定量结论,是数据分析中一种有效的方法。它的应用范围很广,特别在多元变量环 境中,能够准确预测数据趋势,给出较为准确的定量结论,胜任多个不同领域的应 用任务,是众多回归分析方法中的一体。
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