Mühendislerin okuyabileceği modeller.
Test tezgâhı, sensör, süreç ve simülasyon verilerinde kompakt ilişkiler bulun. Bir model rapora veya kod tabanına girmeden önce tahmin hatasını denklem karmaşıklığıyla karşılaştırın.
ΔP = 0.42Q² + 1.7QKararlarınıza göre tasarlandı
Equarith, tahminden fazlasına ihtiyaç duyanlara yardımcı olur: sorgulayabilecekleri, açıklayabilecekleri ve kullanabilecekleri bir denklem sunar.
Test tezgâhı, sensör, süreç ve simülasyon verilerinde kompakt ilişkiler bulun. Bir model rapora veya kod tabanına girmeden önce tahmin hatasını denklem karmaşıklığıyla karşılaştırın.
ΔP = 0.42Q² + 1.7QSensörleri kalibre edin, bir düzeneği karakterize edin ve deney günlüklerini kodda ya da elektronik tabloda çalıştırabileceğiniz denklemlere dönüştürün.
T = 0.018r + 2.4Veriden aday denklemlere ilerleyin; ardından öğrencilerin inceleyebileceği sonuçlarla uyum, karmaşıklık, aşırı öğrenme ve doğrulamayı öğretin.
error ↔ complexityTekrarlanabilir aramalar çalıştırın, baskın olmayan adayları karşılaştırın ve modelleri sonraki analizler için dışa aktarın.
seed = 240618Keşfedilen ilişki verinin bir modelidir; nedenselliğin kanıtı değildir.
Ön izleme
Uyum, Pareto, artık, korelasyon, arama geçmişi ve tahmin görünümleri, kanıtları formülün yanında tutar.
Equarith Free
Hesap gerekmez · 200 satıra ve 4 girdi değişkenine kadar ücretsiz