DataFitting ist ein leistungsfähiges statistisches Analyseprogramm, das eine lineare und nichtlineare Regressionsanalyse durchführt (d.h. Kurvenanpassung). DataFitting bestimmt die Werte von Parametern für eine Gleichung, deren Form Sie angeben, die dazu führen, dass die Gleichung am besten zu einem Satz von Datenwerten passt. DataFitting kann lineare, polynomische, exponentielle und allgemeine nichtlineare Funktionen verarbeiten.
DataFitting führt eine echte nichtlineare Regressionsanalyse durch, sie verwandelt die Funktion nicht in eine lineare Form. Infolgedessen kann es Funktionen behandeln, die unmöglich zu linearisieren sind wie:
Y = (a - c) * exp (-b * x) + c
Finden Sie schnell die besten Gleichungen, die Ihre Daten beschreiben:
DataFitting bietet Studenten, Lehrern, Ingenieuren, Forschern und anderen Fachleuten die Kraft, das ideale Modell für selbst komplexeste Daten zu finden, indem man eine große Anzahl von Gleichungen an ihre Fingerspitzen setzt. Es verfügt über eine eingebaute Bibliothek, die eine breite Palette von linearen und nichtlinearen Modellen von einfachen linearen Gleichungen bis zu hochrangigen Polynomen enthält.
Grafische Bewertung Curve Fit Ergebnisse:
Sobald Ihre Daten passend sind, sortiert DataFitting automatisch die angepassten Gleichungen nach den statistischen Kriterien von Standard Error.Sie können eine Vorschau Ihrer Grafik und Ausgabe Publikations-Qualität Graphen in verschiedenen Konfigurationen. Für die gewählte passende Gleichung wird ein Restgraphen sowie eine Parameterausgabe erzeugt. Daten, statistische und numerische Zusammenfassungen sind auch im Report-Panel verfügbar.
DataFitting hat folgende Möglichkeiten:
* Ein 38-stelliger Präzisions-Mathe-Emulator für die ordnungsgemäße Montage von Polynomen und Rationals hoher Ordnung.
* Eine robuste Anpassungsfähigkeit für nichtlineare Montage, die effektiv mit Ausreißern und einem breiten dynamischen Y-Datenbereich umgeht.
Was ist neu in dieser Version:
Implementierung von Gleitkomma Mechanismus
Einschränkungen :
Begrenzte Funktionalität
Kommentare nicht gefunden