<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<page xmlns="http://projectmallard.org/1.0/" type="topic" id="curve_fitting" xml:lang="sl">
<info>
  <include xmlns="http://www.w3.org/2001/XInclude" href="legal.xml"/>
  <link type="guide" xref="index#howto"/>
</info>
<title>Prileganje krivulje</title>
<section id="fitting">
<title>Prileganje podatkov</title>
<p>Prilagajanje krivulje omogoča zmogljivo metodo analize uvoženih podatkov. Če želite začeti prileganje krivulje v naboru podatkov, pritisnite tri navpične pike na elementu, ki ga želite prilagoditi, in izberite »Prilagajanje krivulje«. Prikaže se pogovorno okno »Prilagajanje krivulje« za izbrani nabor podatkov. V spustnem meniju lahko izberete obsežen seznam vnaprej določenih enačb. Ustrezna matematična formula je prikazana na isti kartici.</p>
<media type="image" src="media/curve_fitting_light.png"/>
</section>

<section id="bounds">
<title>Meje</title>
<p>Vsak zaznani parameter v formuli bo prikazan v stranski vrstici. Tukaj lahko nastavite začetno ugibanje za prileganje, kot tudi najmanjšo in največjo vrednost za ta parameter. Prepričajte se, da je začetno ugibanje med mejami in da je najmanjša meja manjša od največje meje. Če za parameter ne želite uporabiti nobenih meja, lahko meje nastavite na neskončno z uporabo <code>-inf</code> in <code>inf</code> za najmanjšo in največjo mejo.</p>
</section>

<section id="results">
<title>Rezultati</title>
<p>Pod parametri prileganja je prikazano polje z nastalimi parametri prileganja. Poleg končnih rezultatov je prikazana tudi rezerva za vsak parameter in vsota R², ki kaže na kakovost prileganja. Rob lahko nastavite s primarnim menijem v pogovornem oknu Prilagajanje krivulje kot večkratnik standardnega odklona, ki ustreza meji negotovosti 65, 95 ali 99,7 % za standardni odklon 1σ, 2σ ali 3σ.</p>
<p>
Please note that like all fits, that this standard deviation is mostly a
measure of how well the data agrees with the corresponding model. Factors such
as whether this model is actually physically correct, if there's any systemic
errors in the measurements, and if the parameters are correlated to each other
is not taken into account when fitting data. This is an inherent property of
all curve fitting, and a common point of confusion, leading to misleading error
bars on data points even in scientifically published data.
</p>
</section>

<section id="algorithms">
<title>Algoritmi za prileganje</title>
<p>Pri izvedbi prileganja lahko izbirate med tremi različnimi algoritmi prileganja, ki jih lahko nastavite v osnovnem meniju.</p>
<terms>
  <item>
    <title>Levenberg-Marquardt</title>
    <p>Levenberg-Marquardtov algoritem je tradicionalno relativno priljubljen algoritem, ki deluje zelo učinkovito. Vendar pa ne obravnava meja za parametre prileganja.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Področje zaupanja</title>
    <p>The Trust Region Reflective algorithm is well-suited for solving large problems with bounds. This method generally performs well for most cases and should probably be used for most cases.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Dogbox</title>
    <p>The Dogbox algorithm uses rectangular trust regions and typically works well with small problems involving bounds.</p>
  </item>
</terms>
</section>
</page>
