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.