Doğrusal enterpolasyon Tahminlerde yardımcı değildir, çünkü sadece önceden bilinen bir aralıktaki veri değerlerini önerir (zaman içinde tipik). Örneğin, 1980, 1990, 2000 ve 2010 yılları için veri değerlerini bildiyseniz, interpolasyon 1980 ile 2010 arasında olası değerleri belirlemek için kullanılabilir (enterpolasyonun anlamı budur).
Doğrusal dış değer bulma normalde tahminlerde yardımcı değildir, çünkü çok az zamana dayalı fonksiyon doğada doğrusaldır ve “yakın gelecekte” tahminlerde bile borsa fiyatları gibi değerlerin grafikleri düzgün değildir.
Bu alıntı ne anlama geliyor: "Hayat paragraf değildir ve ölüm bence parantez değildir."?
Tek bir anlamı olduğunu sanmıyorum. Aşağıda bazı fikirleri inceliyorum: e cummings, bir Amerikan şair, yazar, vb (tam listenin wiki makalesine bakınız), yaklaşık 2900 şiir yazdı - ve bu alıntı onlardan biri. Şiir, ilk hissetmeden beridir. Bu bir aşk şiiri (epeyce erotik şiir yazdı ve işe yarıyor) ve beynin / zihnin rasyonel ve mantığını aşan kadar aşkı ve çevresindeki duyguları gördüğü gerçeğini araştırıyor. http://en.wikipedia.org/wiki/E._E._Cummings, çünkü şeylerin sözdizimine hiç dikkat etmeyen ilk şey, sizi asla tamamen öpemez; tamamen dünyada aptal olmak i
Doğrusal en küçük kareler yöntemi neden doğrusal bir regresyonda kullanılır?
Gauss-Markof varsayımları varsa o zaman OLS herhangi bir doğrusal tahmin edicinin en düşük standart hatasını sağlar, bu nedenle en iyi doğrusal yansız tahmin edici Bu varsayımlar göz önüne alındığında Parametre yardımcı etkileri doğrusaldır, bu sadece beta_0 ve beta_1'ın doğrusal olduğu ancak x değişkeninin olmadığı anlamına gelir. Doğrusal olmak gerekirse, x ^ 2 olabilir. Veriler rastgele bir örnekten alınmıştır. Mükemmel bir çoklu-ortaklık yoktur, bu nedenle iki değişken mükemmel bir şekilde ilişkilendirilmez. E (u / x_j) = 0 ortalama koşullu varsayım sıfırdır, yani x_j de
Kareyi tamamlamak neden faydalı? + Örnek
Karesel ifadeleri basitleştirmek, böylece kareköklerle çözülebilir hale gelmek. Karenin tamamlanması, bir polinom denklemini daha basit forma indirgemek için bir sübstitüsyonun kullanılması (dolaylı olsa da) bir Tschirnhaus dönüşümü örneğidir. Böylece: ax ^ 2 + bx + c = 0 "" a! = 0 ile yazabiliriz: 0 = 4a (ax ^ 2 + bx + c) renkli (beyaz) (0) = 4a ^ 2x ^ 2 + 4abx + 4ac renk (beyaz) (0) = (2ax) ^ 2 + 2 (2ax) b + b ^ 2- (b ^ 2-4ac) renk (beyaz) (0) = (2ax + b) ^ 2- ( sqrt (b ^ 2-4ac)) ^ 2 renk (beyaz) (0) = ((2ax + b) -sqrt (b ^ 2-4ac))) ((2ax + b