Какую аппроксимацию использовать?

Выбор метода аппроксимации зависит от поведения данных: равномерности, периодичности, наличия трендов и шумов. skillbox.ru

Некоторые методы аппроксимации:

• Линейная аппроксимация. skillbox.ru Самый простой способ сглаживания данных — провести прямую линию, которая проходит ближе всего ко всем точкам на графике. skillbox.ru
• Полиномиальная аппроксимация. skillbox.ru Если данных слишком много и линейная модель не справляется с выравниванием графика, можно использовать полином второй степени. skillbox.ru Он позволяет построить параболу, которая будет точно огибать точки на графике. skillbox.ru
• Экспоненциальная аппроксимация. lumpics.ru Метод лучше использовать в том случае, когда сначала значения быстро изменяются, а потом принимают сбалансированную форму. lumpics.ru
• Логарифмическая аппроксимация. lumpics.ru Такой вариант лучше использовать тогда, когда изначально данные быстро изменяются, а потом принимают сбалансированный вид. lumpics.ru

Также среди других использующихся аппроксимирующих кривых выделяют логарифмическую, экспоненциальную, степенную аппроксимацию, аппроксимацию тригонометрическими функциями, в том числе рядами Фурье. moodle.kstu.ru

Универсального способа выбора вида сглаживающей кривой не существует, в некоторых случаях установить вид аналитической зависимости может помочь анализ графического изображения имеющихся данных, а также понимание механизма процесса. moodle.kstu.ru