Задания для лабораторных работ по ППП с примерами. Часть 1. Иванищева О.И. - 18 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

18
Во втором случае провести регрессию общего вида. Т.е. с использо-
ванием произвольной функции, зависящей от любого числа параметров.
Использовать функцию genfit(vx,vy,vg,F). (Описание см. в 2).
Порядок выполнения.
• Создать векторы vx и vy.
Определить третий аргумент функции linfit(vx,vy,F). Это вектор-
ная функция, из элементов которой должна быть построена ли-
нейная комбинация, наилучшим образом аппроксимирующая
за-
данную последовательность точек.
• Обратившись к функции linfit, получить вектор линейных коэф-
фициентов F. Каждый элемент этого вектора – коэффициент при
функции, стоящей на соответствующем месте в векторе F.
• Получить регрессионную функцию. Для этого скалярно перемно-
жить векторы F и F.
• Построить на одной координатной плоскости множество экспе-
риментальных точек и аппроксимирующую кривую.
•
Провести регрессию общего вида и построить регессионную кри-
вую (см. 2).
• Сравнить результаты аппроксимации с помощиью функций linfit
и genfit.
Примеры выполнения представлены на рис. 12, 13. 
     Во втором случае провести регрессию общего вида. Т.е. с использо-
ванием произвольной функции, зависящей от любого числа параметров.
Использовать функцию genfit(vx,vy,vg,F). (Описание см. в 2).

     Порядок выполнения.
     • Создать векторы vx и vy.
       Определить третий аргумент функции linfit(vx,vy,F). Это вектор-
       ная функция, из элементов которой должна быть построена ли-
       нейная комбинация, наилучшим образом аппроксимирующая за-
       данную последовательность точек.
     • Обратившись к функции linfit, получить вектор линейных коэф-
       фициентов F. Каждый элемент этого вектора – коэффициент при
       функции, стоящей на соответствующем месте в векторе F.
     • Получить регрессионную функцию. Для этого скалярно перемно-
       жить векторы F и F.
     • Построить на одной координатной плоскости множество экспе-
       риментальных точек и аппроксимирующую кривую.
     • Провести регрессию общего вида и построить регессионную кри-
       вую (см. 2).
     • Сравнить результаты аппроксимации с помощиью функций linfit
       и genfit.

     Примеры выполнения представлены на рис. 12, 13.




                                  18

Страницы