|
Читайте также: |
Применим метод наименьших квадратов для аппроксимации экспериментальных данных.
Читаем данные из файлов datax и datay
При использовании MathCAD 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.
Дата добавления: 2015-07-19; просмотров: 46 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ | | | АППРОКСИМАЦИЯ ПОЛИНОМАМИ |