Mavzu: Chiziqli regressiya tenglamasini MathCadda yechish. Regressiya



Yüklə 248,28 Kb.
tarix21.10.2023
ölçüsü248,28 Kb.
#159338
idintifikartsiya va moellashtrish 17




Mavzu: Chiziqli regressiya tenglamasini MathCadda yechish.
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+bt;

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

  • lnfit(X,Y) – logarifmik funksiyali regressiya f(t)=aln(t)+b.

Bu regressiya funksiyalari boshlang’ich yaqinlashishni talab etmaydi.
Yana beshta qurilgan funksiyalar mavjud bo’lib ular boshlang’ich yaqinlashishni talab etadi:

  • expfit(X,Y,g) – eksponentali regressiya f(x)=aebt+c;

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

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

4.21-rasm.Chiziqli regressiya tenlamasini tuzish.

Bu funksiyalarda



  • x – argument qiymatlari vektori;

  • y – funksiya qiymatlari vektori

  • g – a,b,c koifisientlar boshlang’ich yaqinlashish qiymatlari vektori;

  • t –interpolyatsiya qilinayotgan funksiya hisoblanayotgan argument qiymati.

Yuqoridagi rasmlarda massiv (tajriba) ma’lumotlari bilan approksimatsiyalangan funksiya orasidagi bog’liqlikni baholash uchun koorelyaцiya koifisienti corr hisoblangan.

17 Varyant


x=2 2.4 3.1 3.3 4.7 5
y=7 7.4 7.9 5.5 7.7 9.8



Yüklə 248,28 Kb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin