К сожалению, многие представленные здесь решения не решают проблему и / или являются ошибочными.
Есть много подходов, и они специально созданы для решения условий и требований, о которых вы должны знать!
a) Теория приближений: если у вас есть очень четкая определенная функция без ошибок (заданная либо определением, либо данными), и вы хотите отслеживать ее как можно точнее, вы используете
полиномиальная или рациональная аппроксимация полиномами Чебышева или Лежандра, означая, что вы
приближать функцию полиномом или, если периодичен, рядами Фурье.
b) Интерполяция: если у вас есть функция, в которой заданы некоторые точки (но не вся кривая!), И вам нужна функция для прохождения этих точек, вы можете использовать несколько методов:
Ньютон-Грегори, Ньютон с разделенными отличиями, Лагранж, Эрмит, Сплайн
в) Подгонка кривой: у вас есть функция с заданными точками, и вы хотите нарисовать кривую с заданной (!) Функцией, которая максимально приближает кривую. Есть линейные
и нелинейные алгоритмы для этого случая.
Ваш рисунок подразумевает:
- Это не похоже на математическую функцию.
- Это не четко определено данными или функцией
- Вы должны соответствовать кривой, а не некоторым точкам.
Что вам нужно и нужно, это
d) Сглаживание: учитывая кривую или точки данных с шумом или быстро меняющимися элементами, вы хотите видеть только медленные изменения во времени.
Вы можете сделать это с МЕНЬШЕЙ, как предложил Джейкоб (но я нахожу это излишним, особенно потому, что
выбор разумного промежутка требует некоторого опыта). Для вашей проблемы я просто рекомендую
скользящее среднее, как предложено Джимом С.
http://en.wikipedia.org/wiki/Running_average
Извините, cdonner и Orendorff, ваши предложения хорошо продуманы, но совершенно неверны, потому что вы используете правильные инструменты для неправильного решения.
Эти парни использовали шестой полином, чтобы соответствовать климатическим данным, и полностью смутились.
http://scienceblogs.com/deltoid/2009/01/the_australians_war_on_science_32.php
http://network.nationalpost.com/np/blogs/fullcomment/archive/2008/10/20/lorne-gunter-thirty-years-of-warmer-temperatures-go-poof.aspx