• 与各种来源的数据合作,在涉及混凝土和模式辨认的科学背景下,可能带来多种挑战,从与具体性有关的挑战、与处理更一般性的问题,如分配、输出者、偏见和更多问题。

    软件是专门设计的应用,目的是向用户提供一个专门工具,以查明其数据的模式和趋势,不论其性质和特点如何。

    申请依靠一个能够适用于多种职能的、可采用的程序,从而消除了增加精确度的变量功能的要求。 此外,对配有数据点加权的应用帐户,也采用了标准偏离标准,以便对由此产生的信任时间作出估计。

    可以选择的一些模式,包括用于教育目的,例如经常、线、双线、三倍和更多,由发展者对实际世界数据进行试验。

    最后但并非最不重要的是,一个独特的特点将使用户在不可避免的模范功能方面能够履行任何x或/或方向,从而产生直接的改进。

  • विभिन्न मूल के डेटा के साथ काम करना, वैज्ञानिक संदर्भ में जिसमें प्लॉटिंग और पैटर्न पहचान शामिल है, कई चुनौतियों का सामना कर सकता है, जो कि इसकी विशिष्टता से संबंधित हैं, उन सभी का रास्ता जो वितरण, बाहरी, पूर्वाग्रह और अधिक जैसे सामान्य पहलुओं को संबोधित करते हैं।

    सॉफ्टवेयर एक ऐसा अनुप्रयोग है जो विशेष रूप से उपयोगकर्ताओं को अपने स्वरूप और विशेषताओं की परवाह किए बिना अपने डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए एक विशेष उपकरण प्रदान करने के लिए बनाया गया था।

    आवेदन एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया पर निर्भर करता है, जिसे कई कार्यों पर लागू किया जा सकता है, इसलिए परिशुद्धता बढ़ाने के लिए परिवर्तनीय लॉग कार्यों की आवश्यकताओं को समाप्त करना। इसके अलावा, निर्दिष्ट डेटा बिंदु भार के लिए आवेदन खाते हैं, जिसमें एक्स और वाई दोनों के लिए मानक विचलन हैं, जो परिणामस्वरूप आत्मविश्वास अंतराल के पैरामीट्रिक अनुमान को करने के लिए भी कार्यरत हैं।

    चयन के लिए कई मॉडल उपलब्ध हैं, जिन्हें शैक्षिक उद्देश्यों के लिए शामिल किया गया था, जैसे कि स्थिर, रैखिक, क्वाड्रैटिक और बहुत कुछ, जिसे वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ डेवलपर द्वारा परीक्षण किया गया है।

    अंतिम लेकिन कम से कम, एक अनूठी विशेषता उपयोगकर्ता को किसी भी एक्स या वाई दिशा में फिटिंग करने के लिए उलटा मॉडल कार्यों के मामले में सक्षम बनाती है, इसलिए प्रत्यक्ष सुधार उत्पन्न करती है।

  • Working with data of various origins, in a scientific context that involves plotting and pattern identification can pose multiple challenges, ranging from the ones that are related to its specificity, all the way to those who address more general aspects, such as distribution, outliers, bias, and more.

    FittingKVdm, is an application that was constructed specifically in order to offer users a specialized tool for identifying patterns and trends in their data, regardless of its nature and characteristics.

    The application relies on an iterative process, which can be applied to a multitude of functions, therefore eliminating the requirements of variable logs functions for increasing precision. Furthermore, the application accounts for the assigned data point weights, with standard deviations for both x and y, which are also employed in order to perform a parametric estimation of the resulting confidence intervals.

    There are a number of models available for selection, which were included for educational purposes, such as constant, linear, quadratic, and much more, which have been tested by the developer with real-world data.

    Last but not least, one unique feature will enable users, in the case of invertible model functions, to perform the fitting in any x or y directions, therefore yielding direct improvements.