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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. Linear Regression and Curve Fitting

verfasst von : Sergei V. Chekanov

Erschienen in: Numeric Computation and Statistical Data Analysis on the Java Platform

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Interpretation of empirical data using mathematical equations or functions is a widely used technique to describe data, explain relationships between variables, or compare data with theoretical expectations. Such an approach is also used for forecasting of future trends.

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Fußnoten
1
Note that, for a small number of events, the binning can result in a loss of information and large statistical uncertainties for the parameter estimates [1]. On the other hand, a benefit of the binning is that it allows for the goodness-of-fit test.
 
Literatur
1.
Eidelman S et al (2004) Review of particle physics. Phys Lett B 592:1CrossRef
2.
3.
Donszelmann M, Johnson T, Serbo V, Turri M (2008) JAIDA, JAS3, WIRED4 and the AIDA tag library: experience and new developments. J Phys Conf Ser 119:032016
4.
5.
6.
Fitzgibbon AW, Pilu M, Fisher RB (1999) Direct least-squares fitting of ellipses. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 21:476CrossRef
7.
Koza J (1992) Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selection (complex adaptive systems). Massachusetts IT, USAMATH
8.
9.
Metadaten
Titel
Linear Regression and Curve Fitting
verfasst von
Sergei V. Chekanov
Copyright-Jahr
2016
Buch
Numeric Computation and Statistical Data Analysis on the Java Platform

Print ISBN: 978-3-319-28529-0

Electronic ISBN: 978-3-319-28531-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-28531-3_11