Amaliy dasturlash paketlari. Mathcad dasturi interfeysi. Matematik ifodalar. Grafika

Interpolyatsiya. Mathcad bir necha interpolyatsiyalash funksiyalariga ega bo’lib, ular har хil 

usullarni ishlatadi. Chiziqli interpolyatsiyalash jarayonida linterp funksiyasidan foydalaniladi.  

Bu funksiyaga murojaat quyidagicha: 

linterp(x, y, t) 

  

Bu erda  

•  x – argument qiymati vektori; 

•  y – funksiya qiymatlari vektori; 

•  t – interpolyatsiya funksiyasi hisoblanadigan mos argument qiymati. 

   

 

4.20-rasm. Interpoyasiyalash. 

 

Regressiya.  Regressiya  ma’nosi  tajriba  ma’lumotlarini  approksimatsiya  qiladigan 

funksiya  ko’rinishini  aniqlashdir.  Regressiya  u  yoki  bu  analitik  bog’lanishning  koifisientlarini 

tanlashga keladi.  

---

Mathcadda  ikki  хildagi  bir  necha  qurilgan  regressiya  funksiyalari  mavjud.  Ular 

quyidagilar: 

•  line(X,Y)  –хatolar  yig’indisi  kvadratini  minimallashda  ishlatiluvchi  to’g’ri  chiziqli  regressiya  

f(t)=a+b

t; 

•  medfit(X,Y) – median to’g’ri chiziqli regressiya f(t)=a+b

t; 

•  lnfit(X,Y) – logarifmik funksiyali regressiya f(t)=a

ln(t)+b.  

 

Bu regressiya funksiyalari boshlang’ich yaqinlashishni talab etmaydi. Ularga doir misollar 

5.23-rasmda keltirilgan. 

Yana beshta qurilgan funksiyalar mavjud bo’lib ular boshlang’ich yaqinlashishni talab etadi: 

•  expfit(X,Y,g) – eksponentali regressiya f(x)=ae

bt

+c; 

•  sinfit(X,Y,g) – sinisoid regressiya f(x)=asin(t+b+c; 

•  pwrfit(X,Y,g) – darajaga bog’liq regressiya f(x)=at

b

+c; 

•  lgsfit(X,Y,g) – logistik funksiyali regressiya a(e)=a/(1+be

-ct

); 

•  logfit(X,Y,g) – logorifmik funksiyali regressiya f(t)=aln(t+b)+c.