Подгонка кривой - это построение математической функции, которая наилучшим образом соответствует набору точек данных.
Подгонка кривых может включать интерполяцию или сглаживание. Использование интерполяции требует точного соответствия данным. При сглаживании строится "гладкая" функция, которая приблизительно соответствует данным. Смежная тема - регрессионный анализ, который больше сосредоточен на вопросах статистического вывода, например, сколько неопределенности присутствует в кривой, которая подходит к данным, наблюдаемым со случайными ошибками.
Подогнанные кривые могут использоваться для визуализации данных, для предположения значений функции при отсутствии данных, а также для обобщения взаимосвязей между двумя или более переменными. Экстраполяция относится к использованию подогнанной кривой за пределами диапазона наблюдаемых данных. Это связано с некоторой степенью неопределенности, поскольку может отражать метод, использованный для построения кривой, в той же степени, что и наблюдаемые данные.
