Aproksymacja punktowa
Dopasowanie krzywej polega na skonstruowaniu funkcji matematycznej, która najlepiej pasuje do zbioru punktów danych.
Dopasowanie krzywej może obejmować albo interpolację, albo wygładzanie. Użycie interpolacji wymaga dokładnego dopasowania do danych. W przypadku wygładzania, konstruowana jest "gładka" funkcja, która w przybliżeniu pasuje do danych. Powiązanym tematem jest analiza regresji, która koncentruje się bardziej na kwestiach wnioskowania statystycznego, takich jak to, ile niepewności jest obecne w krzywej, która jest dopasowana do danych obserwowanych z błędami losowymi.
Dopasowane krzywe mogą być użyte do wizualizacji danych, do odgadnięcia wartości funkcji w przypadku braku danych oraz do podsumowania relacji pomiędzy dwoma lub więcej zmiennymi. Ekstrapolacja odnosi się do użycia dopasowanej krzywej poza zakresem obserwowanych danych. Jest to obarczone pewnym stopniem niepewności, ponieważ może odzwierciedlać metodę użytą do skonstruowania krzywej w takim samym stopniu, jak odzwierciedla obserwowane dane.
Dopasowanie zaszumionej krzywej przez model asymetrycznego szczytu, z zastosowaniem procesu iteracyjnego (algorytm Gaussa-Newtona ze zmiennym współczynnikiem tłumienia α). U góry: dane surowe i model. U dołu: ewolucja znormalizowanej sumy kwadratów błędów.
Pytania i odpowiedzi
P: Co to jest dopasowanie krzywej?
O: Dopasowanie krzywej to proces tworzenia funkcji matematycznej, która najlepiej pasuje do zestawu punktów danych.
P: Jakie są dwa rodzaje dopasowania krzywej?
O: Dwa rodzaje dopasowania krzywej to interpolacja i wygładzanie.
P: Co to jest interpolacja?
O: Interpolacja to rodzaj dopasowania krzywej, który wymaga dokładnego dopasowania do danych.
P: Co to jest wygładzanie?
O: Wygładzanie jest rodzajem dopasowania krzywej, w którym konstruuje się "gładką" funkcję, która w przybliżeniu pasuje do danych.
P: Co to jest analiza regresji?
O: Analiza regresji jest pokrewnym tematem, który koncentruje się na kwestiach wnioskowania statystycznego, takich jak to, ile niepewności występuje w krzywej dopasowanej do danych obserwowanych z błędami losowymi.
P: Jakie są niektóre zastosowania dopasowanych krzywych?
O: Krzywe dopasowane można wykorzystać do wizualizacji danych, odgadnięcia wartości funkcji w przypadku braku danych oraz do podsumowania związków między dwiema lub więcej zmiennymi.
P: Co to jest ekstrapolacja?
O: Ekstrapolacja to wykorzystanie dopasowanej krzywej poza zakres obserwowanych danych. Jest to jednak obarczone pewnym stopniem niepewności, ponieważ może odzwierciedlać metodę konstruowania krzywej w takim samym stopniu, jak obserwowane dane.
