<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<page xmlns="http://projectmallard.org/1.0/" type="topic" id="curve_fitting" xml:lang="uk">
<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>Юрій Чорноіван</mal:name>
      <mal:email>yurchor@ukr.net</mal:email>
      <mal:years>2024</mal:years>
    </mal:credit>
  </info>
<title>Апроксимація кривою</title>
<section id="fitting">
<title>Апроксимація даних</title>
<p>Апроксимація кривою надає доступ до потужного методу аналізу імпортованих даних. Щоб почати апроксимацію кривою на наборі даних, натисніть три вертикальні крапки на записі, для якого ви хочете виконати апроксимацію, і виберіть «Апроксимація кривою». Відкриється діалогове вікно апроксимації кривою для вибраного набору даних. Можна вибрати одне з попередньо визначених рівнянь зі спадного списку. Відповідну математичну формулу буде показано на цій же картці.</p>
<media type="image" src="media/curve_fitting_light.png"/>
</section>

<section id="bounds">
<title>Обмеження</title>
<p>Усі виявлені у формулі параметри буде показано на бічній панелі. Тут можна встановити початкове припущення для апроксимації, а також мінімальне та максимальне значення цього параметра. Переконайтеся, що початкове припущення перебуває між межами, а мінімальна межа менша за максимальну. Якщо ви не хочете використовувати будь-які обмеження для параметра, ви можете встановити межі як нескінченні за допомогою <code>-inf</code> і <code>inf</code> для мінімальної та максимальної межі відповідно.</p>
</section>

<section id="results">
<title>Результати</title>
<p>Під параметрами апроксимації буде показано поле з результатами обчислення цих параметрів. Окрім кінцевих результатів, також буде показано межу похибки для кожного параметра, а також суму R², яка вказує на якість апроксимації. Межу похибки можна встановити за допомогою основного меню в діалоговому вікні «Апроксимація кривою» як кратне стандартному відхиленню, що відповідає межі невизначеності 65, 95 або 99,7% для стандартного відхилення 1σ, 2σ або 3σ відповідно.</p>
<p>Зауважте, що це стандартне відхилення здебільшого є показником того, наскільки добре дані узгоджуються з відповідною моделлю. Під час апроксимації даних не враховуються такі фактори, як чи справді ця модель фізично правильна, чи є якісь системні помилки у вимірюваннях і чи параметри корелюють один з одним. Це невід'ємна властивість будь-якої апроксимації кривою і типовою причиною плутанини, що призводить до хибних меж похибок у точках даних навіть у науково опублікованих даних.</p>
</section>

<section id="algorithms">
<title>Алгоритми апроксимації</title>
<p>При виконанні апроксимації передбачено вибір одного з трьох алгоритмів апроксимації за допомогою основного меню.</p>
<terms>
  <item>
    <title>Левенберга-Марквардта</title>
    <p>Алгоритм Левенберга-Марквардта є традиційно відносно популярним алгоритмом, який дуже ефективним. Втім, у ньому не передбачено обмеження діапазонів значень параметрів апроксимації.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Довірча область</title>
    <p>Алгоритм відбиття довірчої області добре пасує до розв'язання задач із великим обсягом даних та обмеженнями. У більшості випадків працює добре, варто користуватися у більшості задач.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Конура</title>
    <p>Алгоритм «Конура» використовує прямокутні довірчі області та типово добре працює у задачах із невеликим обсягом даних з обмеженнями на параметри.</p>
  </item>
</terms>
</section>
</page>
