From Wikipedia, the free encyclopedia
Andmepunktide lähendamine on andmeanalüüsi viis, mille puhul eksperimentaalsel või ennustusliku modelleerimise teel saadud andmete väärtused (punktid) kantakse graafikule ning leitakse eelnevalt defineeritud matemaatilise funktsiooni jaoks sellised parameetrid, et funktsioon läbiks punkte võimalikult väikese kõrvalekaldega. Andmepunktide lähendamiseks mudelfunktsioonidele võib kasutada näiteks lineaarset või mittelineaarset regressiooni ning lähendamise kvaliteeti hinnatakse näiteks prognoosijääkide ruutude summa või korrelatsioonikordaja väärtuse alusel. Mudelfunktsiooni valik eeldab teadmisi mõõdetava või modelleeritava protsessi füüsikalisest olemusest.[3][4][5]
Mudelfunktsiooni vabadusastmete arv (st parameetrite arv, mille väärtusi lähendamisel optimeeritakse) peab andmepunktide lähendamisel olema piiritletud. Suure vabadusastmete arvuga funktsioon lähendab etteantud andmepunkte praktiliselt alati paremini kui väiksema vabadusastmete arvuga funktsioon. Samas kaasneb vabadusastmete arvu suurenemisega ka üleparametriseerimise oht (st veel ühe andmepunkti lisamisel olemasolevale valimile ilmneb mudeli suutmatus prognoosida katsesüsteemi või modelleeritava süsteemi tegelikku käitumist).[6][7]
Andmepunktide lähendamise kaudu teostatakse andmeanalüüsi mitmetes loodus- ja tehnikateadustes, meditsiiniteadustes[8] ning ka sotsiaalteadustes (sh majandusteaduses[9]). Näiteks:
Analoogselt saab lähendada ka mitme muutuja varieerimisel saadud katsepunkte. Sel juhul tuleb punktid kanda mitte kahemõõtmelisele (st xy-tüüpi), vaid enamate mõõtmetega graafikule ning lähendamisel kasutatav võrrand kirjeldab sel juhul mitte joont, vaid pinda.[13][14]
Andmete lähendamiseks kasutatakse tänapäeval mitmeid statistilisi tarkvarasid (nt MATLAB) ja pakette (nt R või Pythoni keeles scikit-learn).[15][16]
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.