Компьютерная алгебра в программе Mathematica 4


           

Нелинейная регрессия — NonlinearFit



Нелинейная регрессия — NonlinearFit




В подпакете NonlinearFit содержатся функции для выполнения нелинейной регрессии общего вида:

  • NonlinearFit[data,model,variables,parameters] — выполняет регрессию по заданной модели (формуле) model с переменными variables и параметрами parameters для заданных данных data;
  • NonlinearRegress[data,model,variables,parameters] —выполняет регрессию по заданной модели (формуле) model с переменными variables и параметрами parameters для заданных данных data с выдачей списка диагностики.
Данные могут быть представлены списком ординат {у1,у2,...} или списком {{x11,x12,..., yl}, {х21, х22,..., у2},...}. В ходе регрессии минимизируются заданные параметры, так что заданная модель регрессии приближает данные с минимальной среднеквадратичной погрешностью.

На рис. 12.7 показан пример выполнения логарифмической регрессии. При ней модель представлена выражением a*Log[b*x]. Результатом действия функции NonlinearFit является уравнение регрессии в виде этой модели с найденными значениями параметров а и Ь. Представлена также визуализация регрессии в виде графика функции-модели и исходных точек. Следует отметить, что реализация нелинейной регрессии разными методами может давать заметно различающиеся результаты, так что представленные результаты не являются абсолютно строгими.









Содержание  Назад  Вперед






Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий