Я использовал функцию NonlinearModelFit https://reference.wolfram.com/language/ref/NonlinearModelFit.html для построения полинома, который аппроксимирует набор данных. Я хочу знать, могу ли я использовать меньше терминов. Я проверяю, что с помощью ParameterTable https://reference.wolfram.com/language/RegressionCommon/ref/ParameterTable.html, чтобы найти несущественные.
Проблема в том, что да, вывод является p-значением, и результаты имеют смысл, ноища документацию, я не вижу, какую гипотезу я проверяю. Насколько я понимаю, это тот факт, что термин является значимым для полинома или нет, но я не могу это подтвердить.
Это то, что я написал:
NLMX1R = NonlinearModelFit[TX1R //. {x_List} :> x,
ax *x + bx*x^2 + cx*x^3 + dx*x^4 + ay*y + by*y^2 + cy*y^3 + dy*y^4 +
axy*x*y + bxy*(x*y)^2 + cxy*(x*y)^3 + dxy*(x*y)^4 + bxy1*(x^2*y) +
cxy1*(x^3*y) + dxy1*(x^4*y) + bx1y*(x*y^2) + cx1y*(x*y^3) +
dx1y*(x*y^4) + cxy2*(x^3*y^2) + dxy2*(x^4*y^2) + cx2y*(x^2*y^3) +
dx2y*(x^2*y^3) + dxy3*(x^4*y^3) + dx3y (x^3*y^4), {ax, bx, cx, dx,
ay, by, cy, dy, axy, bxy, cxy, dxy, bxy1, cxy1, dxy1, bx1y, cx1y,
dx1y, cxy2, dxy2, cx2y, dx2y, dxy3, dx3y}, {x, y}]
Normal[%]
NLMX1R["AdjustedRSquared"]
NLMX1R["EstimatedVariance"]^0.5
NLMX1R["ParameterTable"]
Если кто-то может сказать мне, что если NLMX1R ["ParameterTable"] действительно делает то, что, я думаю, делает, я был бы очень благодарен.
С уважением.