DRS

ဖော်ပြချက်

လူများသည်စမ်းသပ်မှုများနှင့်ထုတ်လုပ်မှုများတွင်ရှုထောင့်နှစ်ခုမှနှစ်ခုထက် ပို၍ သောသက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကိုရရှိလိမ့်မည်။ ဤရွေ့ကားဒေတာကသူတို့ကိုဒေတာအပြောင်းအလဲစည်းမျဉ်းကိုထင်ဟပ်သင်္ချာမော်ဒယ်ဖြစ်လာစေရန်ဒေတာအပြောင်းအလဲနဲ့လိုအပ်ပါတယ်သောဆန့်ကျင်ပေါ်အမှန်တကယ်၏ပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းနိုင်ဖို့ကူညီလိမ့်မည်။ အနိမ့်ဆုံး Square နည်းလမ်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည် linear ဆုတ်ယုတ်မှုကိုသာပြုလုပ်နိုင်သည်။ သို့သော် nonlinear ပြtoနာများအတွက်မူသင်္ချာဆက်နွယ်မှုကိုဖော်ပြခြင်း၊ Recursive Model များ၏သက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များသည်ကောင်းသော်လည်းအမှန်တရား၏အချက်အလက်သည်ပြောင်းလဲနိုင်သည်၊ အချို့ကယန္တရားပုံစံများဖြစ်သည်။ linear ဖြစ်စဉ်ပြီးနောက် regression မော်ဒယ်၏ဆက်စပ်မှုပိုင်ဆိုင်မှုမကောင်းတဲ့နှင့်အချို့သောသက်ဆိုင်သောဒေတာယန္တရားမော်ဒယ်အတွက်ကောက်ချက်ချလို့မရပါဘူး။ သင်္ချာဆိုင်ရာမော်ဒယ်များကိုတည်ဆောက်ရန် ပို၍ ပင်ခက်ခဲသည်။ Least Cubic Method သည်အနည်းဆုံး Square Square Method Data Regression နှင့်သက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များ၏ဆုတ်ယုတ်မှုတွင်တွေ့ဆုံခဲ့သောပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းပေးသည်။ ကွန်ပျူတာများကိုစမ်းသပ်ခြင်း၊ ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့်ထုတ်လုပ်ခြင်းတို့တွင်ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးချပြီးအသုံးပြုခြင်းကြောင့်၎င်းသည်အနည်းဆုံး Cubic နည်းလမ်း၏သီအိုရီကို အခြေခံ၍ လက်တွေ့ဖြစ်လာသည်။ လူများသည်စက်ယန္တရားပုံစံကိုအဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းစနစ်ပြုပြင်ခြင်းမှတစ်ဆင့်ပိုကောင်းအောင်လုပ်နိုင်ရုံမကယန္တရားပုံစံများကိုကောက်ချက်ချ။ မရနိုင်သောသက်ဆိုင်သောဒေတာများကိုကောင်းမွန်သောသင်္ချာပုံစံတစ်ခုလည်းပေးနိုင်သည်။