Eğri Uydurma
Curve Fitting
Tanım
Verilen bir veri setini minimum hata payıyla ve en yüksek doğrulukla grafiksel olarak temsil eden bir matematiksel fonksiyon veya eğri elde etme istatistiksel süreci.
Örnek Vaka / Uygulama
Klinik psikoloji araştırmalarında, bir psikoterapi seans sayısı ile hastanın semptom şiddetindeki azalma arasındaki Non-lineer (örneğin üstel veya logaritmik) ilişkiyi modelleyerek, tedavinin hangi noktada verimlilik sınırına ulaştığını istatistiksel olarak haritalandırmak.
Derin Analiz
Eğri uydurma, ampirik veriler ile teorik modeller arasındaki köprüyü kuran temel bir kantitatif analiz yöntemidir. Amaç, iki veya daha fazla değişken arasındaki gizli matematiksel ilişkiyi açığa çıkarmak ve gözlenen veri noktaları arasındaki varyansı en aza indiren en uygun parametre setini bulmaktır. Lineer regresyondan Non-lineer ve polinom regresyona kadar geniş bir spektrumu kapsar. Ancak metodolojik açıdan en kritik risk 'overfitting' (aşırı uyum) durumudur; modelin veri setindeki gürültüyü (noise) de öğrenmesi, dış geçerliliği ve öngörü gücünü zayıflatır. Bu nedenle model karmaşıklığı ile genelleştirilebilirlik arasında optimal bir denge gözetilmelidir.
Etimoloji
İngilizce 'curve' (eğri, Latince 'curvus' [bükülmüş, kıvrık]) ve 'fit' (uymak, yerleştirmek, Eski İngilizce 'fittian' [uyumlu hale getirmek]) kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Regresyon analizi (Eğri uydurmanın alt kümesidir, sadece parametrik tahminle sınırlı değildir) ve Interpolasyon (Veri noktaları arasında tam geçişi hedefler, eğri uydurma ise genel eğilimi yakalamak için hata minimizasyonuna odaklanır).