<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<page xmlns="http://projectmallard.org/1.0/" type="topic" id="curve_fitting" xml:lang="hu">
<info>
  <include xmlns="http://www.w3.org/2001/XInclude" href="legal.xml"/>
  <link type="guide" xref="index#howto"/>

    <mal:credit xmlns:mal="http://projectmallard.org/1.0/" type="translator copyright">
      <mal:name>Úr Balázs</mal:name>
      <mal:email>ur dot balazs at fsf dot hu</mal:email>
      <mal:years>2024.</mal:years>
    </mal:credit>
  </info>
<title>Görbeillesztés</title>
<section id="fitting">
<title>Adatok kitöltése</title>
<p>A görbeillesztés hatékony elemzési módszert tesz lehetővé az importált adatok számára. Egy adathalmazon történő görbeillesztés elindításához nyomja meg a három függőleges pontot az illeszteni kívánt elemen, és válassza a „Görbeillesztés” lehetőséget. Ez megnyitja a kiválasztott adathalmaz görbeillesztési párbeszédablakát. Előre meghatározott egyenletek bőséges listája választható ki a legördülő listából. A megfelelő matematikai képlet ugyanezen a kártyán látható.</p>
<media type="image" src="media/curve_fitting_light.png"/>
</section>

<section id="bounds">
<title>Határok</title>
<p>A képletben felismert minden egyes paraméter megjelenik az oldalsávon. Itt egy kezdeti tipp állítható be az illesztéshez, valamint az adott paraméter legkisebb és legnagyobb értéke. Győződjön meg arról, hogy a kezdeti tipp a határok között legyen, és hogy a legkisebb határ kisebb legyen a legnagyobb határnál. Ha nem szeretne semmilyen határt használni a paraméterhez, akkor beállíthatja a határokat végtelenre a <code>-inf</code> és az <code>inf</code> használatával a legkisebb és a legnagyobb határhoz.</p>
</section>

<section id="results">
<title>Eredmények</title>
<p>Az illesztési paraméterek alatt egy doboz jelenik meg az illesztés eredményeként kapott paraméterekkel. A végleges eredmények mellett minden paraméterhez egy különbözet, valamint az illeszkedés jóságát jelző R² összege is megjelenik. A különbözet a görbeillesztés párbeszédablakban lévő elsődleges menü használatával a szórás többszöröseként állítható be, ami 1σ, 2σ vagy 3σ szórás esetén 65, 95 vagy 99,7%-os bizonytalansági különbözetnek felel meg.</p>
<p>Ne feledje, hogy mint minden illesztés, ez a szórás is leginkább annak a mérőszáma, hogy az adatok mennyire egyeznek a megfelelő modellel. Az olyan tényezőket, mint például hogy ez a modell fizikailag valóban helyes-e, hogy a mérésekben vannak-e rendszerszintű hibák, és hogy a paraméterek korrelálnak-e egymással, az adatok illesztésekor nem veszik figyelembe. Ez minden görbeillesztés velejárója, és gyakori zavaró tényező, ami még a tudományosan közzétett adatokban is félrevezető hibasávokhoz vezet az adatpontokon.</p>
</section>

<section id="algorithms">
<title>Illesztései algoritmusok</title>
<p>Egy illesztés végrehajtásakor három különböző illesztési algoritmus közül választhat, ezek az elsődleges menüből állíthatók be.</p>
<terms>
  <item>
    <title>Levenberg–Marquardt</title>
    <p>A Levenberg–Marquardt algoritmus egy hagyományosan viszonylag népszerű algoritmus, amely nagyon hatékonyan teljesít. Azonban nem kezeli az illesztési paraméterek határait.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Megbízhatósági tartomány</title>
    <p>A megbízhatósági tartomány visszaverő algoritmus jól alkalmazható nagy, határokat tartalmazó problémák megoldására. Ez a módszer általában jól teljesít a legtöbb esetben, és valószínűleg a legtöbb esetben ezt kell használni.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Dogbox</title>
    <p>A Dogbox algoritmus téglalap alakú megbízhatósági tartományokat használ, és jellemzően jól működik kis, határokat tartalmazó problémák esetén.</p>
  </item>
</terms>
</section>
</page>
