Математическая статистика и планирование эксперимента. Рыков В.В - 243 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

Приложение A. Обработка данных на компьютере

0.2

0.4

0.6

0.8

1.2

1.5 2 2.5 3 3.5 4

Поле наблюдений рисует функция ScatterP lot(). Она так-

же позволяет подобрать линию зависимости одной выборки от

другой методом наименьших квадратов. Для этого следует ука-

зать опцию fit = [<формула>, <переменная>].

Пример 2.11. Рассмотрим две нормальных с.в.: X ∈ N(0, 1)

и Y = 4 + 3 X + ε, где ε ∈ N (0, 1).

> N := 200: # Объем выборки

> X := Sample(Normal(0, 1), N):

> Epsilon := Sample(Normal(0, 1), N):

> ONE:=Vector[row](N, 1): # Единичный вектор [1,1,..., 1]

> Y:=4*ONE + 3*X + Epsilon:

> # a, b - параметры, x - переменная

> ScatterPlot(X, Y, fit=[a*x+b, x]);

243