Сближаване на функции в Mathcad

Практическата част

1. Линеен регресионен

Линейна регресия в Mathcad система се извършва върху векторите на аргумент X и относителната

Y сметки функции:

пресичане (X, Y) - изчислява параметър А1. изместване на линията на регресия

наклон (X, Y) - изчислява параметър А2. ъгловият коефициент на линията на регресия.

Получените стойности на коефициентите използвайки регресия уравнение у (х) = А1 + А2 * х.

функция отг (Y, Y (х)) изчислява коефициента на корелация на Пиърсън. по-близо до 1 на по-точни данни за процеса съответстват на линейна зависимост.

2. полином регресия

На едномерен полином регресия с произволен полином от степен п с произволна координира проби в Mathcad функции, осъществявани:

регрес (X, Y, п) - С. изчислява вектор, в който структура са coeffi-

cients AI п та степен полином;

Стойностите на коефициентите AI може да бъде извлечен от вектор функция S подматрица на (S, 3, дължина (S) -1, 0, 0).

Получените стойности на коефициентите използвайки регресия уравнение у (х) = А1 + А2 * х + a3 * х 2.

3. нелинейна регресия

За прост стандарт сближаване формула предоставя редица нелинейни функции

регресия, в които функционалните параметри са избрани програмата Mathcad.

Те включват expfit функция (X, Y, S). която връща вектор, ко-

провеждане на коефициенти А1. A2 и A3 експоненциална функция у (х) = a1 · ехр (а2 · х) + A3.

вектор S са входните първоначалните стойности на а1 коефициентите. A2 и A3 на първо приближение.