Регрессионный анализ. Воробьев С.Н - 11 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

11
Äëÿ àïïðîêñèìàöèè ìîæíî âîñïîëüçîâàòüñÿ ñòàíäàðòíîé ïðîöåäóðîé
POLYFIT ñèñòåìû MATLAB [4,5] ñ ñèíòàêñèñîì
()
,,
p polyfit x y k
=
(äàëåå áóäóò èñïîëüçîâàíû è äðóãèå ïðîöåäóðû ñèñòåìû MATLAB áåç ññû-
ëîê íà èñòî÷íèêè). Ôóíêöèÿ y (t) àïïðîêñèìèðóåòñÿ ïîëèíîìîì ñòåïåíè k ,
âûõîäîì ÿâëÿåòñÿ ñòðîêà p äëèíû k + 1, ñîäåðæàùàÿ êîýôôèöèåíòû àïïðîê-
ñèìèðóþùåãî ïîëèíîìà, íà÷èíàÿ ñ êîýôôèöèåíòà ïðè x
k
. Ïðîãðàììà ìî-
æåò áûòü, íàïðèìåð, ñëåäóþùåé:
x = (0:0.1:3)';
y = exp(x.^ 2/2)/sqrt (2*pi);
p = polyfit (x, y.5)
pause
f = polyval (p, x);
table = [x y f y f ]
plot (x, y,' ob', x, f.'g'), axis([0 4 0 0.5])
j = trapz (x,y)
j
p
= trapz (x, f )
j
v
= erf (3/sqrt (1.2))
Îïåðàòîð p âûäàåò ñòðîêó êîýôôöèåíòîâ
0.0003 0.0207 0.14570.3123 0.0311 0.3974,
ïîçâîëÿþùèõ çàïèñàòü àïïðîêñèìèðóþùåå âûðàæåíèå
()
2
23
45
1
exp 0,3974 0,0311 0,3123 0,1457
2
2
0,0207 0,0003 .
x
xx x
xxfx

−≈ + − + +


π

++=
Ïîãðåøíîñòü àïïðîêñèìàöèè
yf
δ= −
óäîâëåòâîðèòåëüíà (òàáë. 1.1, òî÷-
íîñòü äî òðåòüåãî çíàêà).
Èíòåãðèðîâàíèå íà èíòåðâàëå (0,0 3,0) ( ïðîöåäóðà TRAPZ):
j = 0,4986 ìåòîäîì òðàïåöèé íà ñåòêå X ôóíêöèè Y;
j
p
= 0,4988 ìåòîäîì òðàïåöèé íà X àïïðîêñèìèðóþùåé ôóíêöèè P;
j
v
()
3 0,5 0,4987
=Φ − =
òî÷íîå çíà÷åíèå èíòåãðàëà âåðîÿòíîñòè.
Òàáëèöà 1.1
x 0,3 0,7 1,1 1,5 1,9 2,3 2,7
y
0,3814 0,3123 0,2179 0,1295 0,0656 0,0283 0,0104
f
0,3825 0,3113 0,2179 0,1304 0,0653 0,0276 0,0113

Страницы