Apropierea funcțiilor în Mathcad

Partea practică

1. regresie liniară

Regresia lineară în sistemul Mathcad se realizează peste vectorii argument X și Relativa

Y conturi funcții:

intercepta (X, Y) - calculează parametrul a1. deplasarea liniei de regresie

pantă (X, Y) - calculează parametrul a2. coeficientul unghiular al liniei de regresie.

Valorile obținute ale coeficienților folosind o ecuație de regresie y (x) = a1 + a2 * x.

Funcția corr (Y, y (x)) calculează coeficientul de corelație Pearson. Cele mai aproape de 1 date mai exacte de proces corespunde la o relație liniară.

2. Regresia polinomială

Regresia polinomială unidimensional cu un polinom arbitrar de grad n cu arbitrar coordonatele eșantioane în funcții Mathcad efectuate:

regresului (X, Y, n) - S. calculează un vector în care structura sunt coeffi-

cients ai n th polinom de gradul;

Valorile coeficienților AI pot fi extrase din submatricea vectorială S (S, 3, lungime (S) -1, 0, 0).

Valorile obținute ale coeficienților folosind o ecuație de regresie y (x) = a1 + a2 * x + a3 * x 2.

3. regresie neliniară

Pentru simplă formulă de aproximare standard furnizează un număr de funcții neliniare

regresie, în care parametrii funcției sunt selectați programul Mathcad.

Acestea includ funcția expfit (X, Y, S). care returnează un vector, co-

care deține coeficienții a1. a2 și a3 funcție exponențială y (x) = a1 · exp (a2 · x) + a3.

Vectorul S sunt valori inițiale de intrare ale coeficienților a1. a2 și a3 primei aproximarea.