Was ist eine Reihe von besten Passform?
In der Mathematik ist die Linie der besten Anpassungen eine Zeile, die die Punkte in einem Streudiagramm von Daten in Verbindung bringt. Streudiagramme werden vorgenommen, wenn zwei Eigenschaften von etwas zusammenhängen, wie der Tag und hohe Temperatur für den Tag. Die Linie der besten Passform beschreibt die Punkte eines Streudiagramms am besten, wenn der durchschnittliche Unterschied zwischen der Linie gezogen wird und der engste Punkt am wenigsten ist. Dies ist einfach mit der mindestens quadratischen Methode zu überprüfen. Gleichungen werden manchmal verwendet, um die Linien als Funktion zu beschreiben, wenn sich nur ein Punkt auf einen Punkt in der Linie der besten Anpassung bezieht.
Es ist wichtig zu verstehen, dass alle Linien eine Steigung und einen Abfang haben. Die Steigung beschreibt, wie schnell sich die Linie zwischen zwei beliebigen Beziehungen ändert. Der Abfang beschreibt einen Punkt, an dem ein Teil der Beziehung Null wird, wenn die Linie bis zu diesem Punkt erweitert wurde.
Die Entwicklung einer guten Anpassungslinie ist nützlich, da Vorhersagen ermöglicht werden können, wenn Daten nicht angezeigt werden. Wenn nur zwei Punkte aufgetragen sind oNly Eine Linie kann mit einem Lineal als gerade Linie zwischen den beiden Punkten gezogen werden. Mit nur zwei Punkten ist die Linie der besten Passform genau und muss nicht überprüft werden. Es kann nun die genaue Position einer Beziehung anzeigen, die zwischen den beiden Punkten landen würde.
Ein Streudiagramm von zwei Beziehungen ist, wie die meisten Daten in Statistiken aufgezeichnet werden. Die meisten Streudiagramme haben viele Punkte, und es ist nicht mehr die richtige Technik, eine Lineal zum Zeichnen einer Linie der besten Passform zu verwenden. Wenn die Beziehung als zunächst bestellt wird, ist die Linie der besten Anpassungen immer noch eine gerade Linie, aber diese Linie muss keine Punkte berühren.
Die kleinste Quadratmethode bestimmt, ob eine Zeile besser zu den Daten passt als eine andere. Dies geschieht, indem er feststellt, ob der Unterschied zwischen den einzelnen Punkten und dem Punkt, den die Linie vorhersagt, der kleinstmögliche Unterschied ist. Die Mittelung der Unterschiede liefert eine Zahl, die Repräsentiert, wie gut die Linie den Daten entspricht. Andere Linien können einen niedrigeren Wert erzielen und die neue Linie der besten Anpassungen in einem Prozess, der als lineare Regression bezeichnet wird, werden.
Nicht jede Linie ist eine gerade Linie, viele sind Kurven und sogar dreidimensional. Eine multiple lineare Regression ist die statistische Technik, mit der eine Linie der besten Angaben für Daten gefunden werden, die nicht einer geraden Linie folgen. Die Regression bezieht sich auf Kurve und Oberflächenanpassung, aber selbst für diese viel härteren Verwendungen der besten Anpassung wird die kleinste Quadratmethode immer noch verwendet, um die Ergebnisse zu überprüfen und zu vergleichen.