Компьютерные технологии в физике. Часть 2. Эксперимент с компьютерной поддержкой. Артамонов М.Ф - 64 стр.

UptoLike

62
(
)
j
jj
xaay
2
10
(5.11)
Решение задачи на минимум сводится к отысканию частных произ-
водных от выражения (5.11) по искомым коэффициентам /a
0
и /a
1
и
приравниванию их к нулю. Решая такую систему из 2-х уравнений, полу-
чим:
( )
2
2
2
0
=
jj
jjjjj
xxn
yxxyx
a (5.12)
( )
2
2
1
=
jj
jjjj
xxn
yxyxn
a (5.13)
Для определения степени взаимосвязи (корреляции) между измеряе-
мыми величинами вычисляют коэффициент корреляции R.
( ) ( )
2
2
2
2
=
jjjj
jjjj
yynxxn
yxyxn
R
(5.14)
Значение R изменяется в интервале [-1,1]. Если a
1
>0, то и R>0. При
отсутствии взаимосвязи между измеряемыми величинами R = 0. При точ-
ном выполнении равенства (5.10) |R| = 1. Если |R| 0.99, то на практике
можно считать, что связь между измеряемыми величинами близка к ли-
нейной.
Большинство современных программных пакетов электронных таб-
лиц включают в себя математический аппарат, позволяющий вычислять a
0
,
a
1
и R.
Нелинейная регрессия
Во многих случаях графическое представление данных показывает,
что найденная экспериментально зависимость не может быть описана
прямой линией. Когда вид нелинейной зависимости между двумя пере-
менными x и y известен a priori, можно с помощью преобразования одной
или обеих переменных w=w(y), z=z(x) можно получить линейную зависи-
мость:
(
)
zaazw
10
+
=
, (5.15)
PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.fineprint.com
                                             ∑ (y j − a 0 − a1 x j )
                                                                        2
                                                                                              (5.11)
                                              j


                   Решение задачи на минимум сводится к отысканию частных произ-
              водных от выражения (5.11) по искомым коэффициентам ∂/∂a0 и ∂/∂a1 и
              приравниванию их к нулю. Решая такую систему из 2-х уравнений, полу-
              чим:


                                 a0 =
                                      ∑ x 2j ∑ y j − ∑ x j ∑ x j y j
                                                                                              (5.12)
                                            n∑ x 2j − (∑ x j )
                                                              2




                                              n∑ x j y j − ∑ x j ∑ y j
                                    a1 =                                             (5.13)
                                                  n∑ x 2j − (∑ x j )
                                                                        2




                  Для определения степени взаимосвязи (корреляции) между измеряе-
              мыми величинами вычисляют коэффициент корреляции R.

                                         n∑ x j y j − ∑ x j ∑ y j
                           R=                                                                 (5.14)
                                 n∑          − (∑ x j )     n∑          − (∑ y j )
                                                        2                        2
                                      x 2j                       y 2j

                    Значение R изменяется в интервале [-1,1]. Если a1>0, то и R>0. При
              отсутствии взаимосвязи между измеряемыми величинами R = 0. При точ-
              ном выполнении равенства (5.10) |R| = 1. Если |R| ≥ 0.99, то на практике
              можно считать, что связь между измеряемыми величинами близка к ли-
              нейной.
                    Большинство современных программных пакетов электронных таб-
              лиц включают в себя математический аппарат, позволяющий вычислять a0,
              a1 и R.

              Нелинейная регрессия

                   Во многих случаях графическое представление данных показывает,
              что найденная экспериментально зависимость не может быть описана
              прямой линией. Когда вид нелинейной зависимости между двумя пере-
              менными x и y известен a priori, можно с помощью преобразования одной
              или обеих переменных w=w(y), z=z(x) можно получить линейную зависи-
              мость:

                                 w( z ) = a 0 + a1 z ,                                        (5.15)
                                                            62


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.fineprint.com