Die Menschen werden viele über Daten von zwei oder mehr als zwei Dimensionen bei Versuchen und Produktion zu erhalten. Diese Daten werden ihnen helfen, Probleme der Realität entgegen, die Datenverarbeitung benötigen, damit sie mathematische Modell spiegelt die Daten Variation Regulation geworden zu lösen. Die Anwendung der Methode der kleinsten Quadrate kann nur lineare Regression, sondern auf die nichtlineare Probleme muss konstruieren Zusammenhang mathematische Beziehung Ausdruck, nämlich Mechanismus Modell durch Verfahren angenommen, um Linearisierungs-Verarbeitungsmechanismus des Modells zu tun und dann tun Regression Modellierung Berechnung. Einige Meldungen Daten der rekursiven Modelle sind gut, aber die Daten der Realität sind veränderbar, einige deduce Mechanismus Modellen. Nach dem linearen Prozess der Korrelationseigenschaft des Regressionsmodells ist nicht gut, und einige Daten auch über nicht in den Mechanismus Modell abzuleiten. Es ist sogar noch schwieriger zu mathematicalematical Modelle zu bauen. Least Cubic-Methode löst Probleme, die Methode der kleinsten Quadrate Daten Regression in der Regression der Daten in Bezug erfüllt. Da die Computer sind weit verbreitet und in Experiment, Gestaltung und Produktion angewendet, macht es die Regression Berechnung auf der Grundlage der Theorie der mindestens Cubic-Methode in die Realität. Die Menschen können nicht nur verarbeiten, den Mechanismus durch die Regressionsmodell Arisierungsverarbeitungs besser, kann aber auch eine solide mathematische Modell auf die Daten, die nicht im Zusammenhang ableiten, kann ein Mechanismus Modelle geben.
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