Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Аппроксимация линейной функцией
Применим метод наименьших квадратов для аппроксимации экспериментальных данных. Читаем данные из файлов datax и datay
При использовании MathCAD 2000 имя файла следует заключать в кавычки и записывать его по правилам MS DOS, например, READPRN(" c: \mylib\datax.prn"). Определяем количество прочитанных данных (число экспериментальных точек).
Используем встроенные функции slope и intercept для определения коэффициентов линейной регрессии (аппроксимация данных прямой линией). Функция slope определяет угловой коэффициент прямой, а функция intercept – точку пересечения графика с вертикальной осью.
Определяем аппроксимирующую функцию: Коэффициенты линейной регрессии –
Mathcad 2000 предлагает для этих же целей использовать функцию line Вычислим стандартное отклонение.
|