Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

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.






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.