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"DRS"是依據"最小三乘法"編制的數據回歸分析軟件；它使得一元線性、多元線性、一元非線性以至多元非線性的數據回歸，計算更簡單結果更準確。 

應用領域

實驗室：試驗是人們研究某事物過程因果關系及其變化規律的一種方法，通常做試驗能得到一些相關數據，這些數據演繹著事物的變化過程，我們可以把這些相關數據回歸成數學模型，以幫助我們分析解決實際中的問題。  

工程設計：在工程設計中，需要很多復雜的計算，這些計算依賴于試驗數據，或以大量實驗數據為基礎繪制的圖表，把這些實驗數據或圖表回歸成數學模型，將計算過程和數學模型編成計算機程序，那么，這樣的復雜計算，就會在按幾下按鍵的情況下得出正確的結果。 
 
工程中計算機模擬預測：在工程過程中，可以把積累的大量相關數據回歸成數學模型，把這個反映過程的數學模型編成軟件，在以后的工程過程中，通過這個軟件預測這個工程過程的情況，從而達到計算機預測預報的目的。用同樣的方法，也可搞計算機仿真模擬，通過對積累的大量相關數據建立數學模型，編成相應的模擬軟件，利用計算機進行模擬操作。 

工程過程中優化控制：用數據回歸建立數學模型，編成計算機程序，輸入計算機，可實現過程優化控制，由于實際過程的復雜性，單單依靠模型還不能準確的進行控制，它可與模糊控制結合起來，模型控制雖然相對不準確，但它有預測功能，可進行超前控制，模糊控制雖然準確，但它是由結果反饋后再控制，復雜過程控制點到控制目標，有一段時間差，這就造成了模糊控制的控制滯后，模型控制超前不準確，模糊控制滯后但準確，兩者結合互補對方的不足，使得過程優化控制找到了最佳方案，所以模型控制和模糊控制相結合，才是計算機對過程優化控制的發展方向。另外，復雜過程影響因素太多，計算機的制約，使得一些模型不容易建立，可以把復雜的過程分成若干個單元，這個單元的影響因素就減少了，對這個單元建模型，這個單元模型即容易建立也準確，再把所有單元模型綜合起來控制，從而達到計算機優化控制的目的。 
 
儀器儀表制造：對某物質的某些特性數據的檢測，可通過某種手段(如光譜、色譜等)檢測出此物質相應數據，把大量的數據和特性數據相關聯建成數學模型，就可用某種手段檢測出數據和數學模型計算出相應的特性數據值。利用這個方法，可制造出檢測儀器。