Курсовая работа (т): Аппроксимация функции методом наименьших квадратов

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Коэффициент корреляции подсчитывается по формуле :

                                                                              

где , ,

 и  - среднее арифметическое значение соответственно по x и y.

только для линейной аппроксимации.

Коэффициент детерминированности считаем по формуле :

    

Результаты расчетов представлены в таблице 8.

Таблица 8


A

B

57

коэфицент корреляции

0,92883

58

коэффицент детермированности (линейная апроксимация)

0,86273

59

коэффицент детермированности (квадратная апроксимация)

0,98103

60

коэффицент детермированности (экспонеециальная апроксимация)

0,42058


ВЫВОД : Из результатов расчетов видно, что квадратичная аппроксимация наилучшим образом отражает зависимость экспериментальных данных, так как коэффициент детерминированности для этой аппроксимации ближе к 1, чем в других случаях.

Графики

аппроксимация функция детерминированность уравнение

Рассмотрим результаты эксперимента. Пользуемся таблицей 1.

Исследуем характер зависимости в три этапа:

построим график зависимости.

построим линию тренда (, , ).

получим числовые характеристики коэффициентов этого уравнения.



Сравнивая результаты, полученные графически, видим, что они полностью совпадают с вычислениями, произведенными выше. Это говорит о том, что вычисления верны.

Примечание: полученное при построении линии регрессии значение коэффициента детерминации для экспоненциальной зависимости R2= 0.946 не совпадает с истинным значением R2=0.421, поскольку при вычислении коэффициента детерминации используются не истинные значения yi, а преобразованные ln yi с дальнейшей линеаризацией.

ПОЛУЧЕНИЕ ЧИСЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК.

Для построения числовых характеристик пользуемся функцией ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует метод наименьших квадратов для определения наилучшей аппроксимации данных. Точность линейной аппроксимации, вычисленной при помощи этой функции, зависит от разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем точность выше.

Результаты представлены в таблице 9.

Таблица 9.


A

B

65

44,9600

-88,9208

66

3,7395

15,9235

67

0,8627

34,5183

68

144,5549

23

69

172239,19

27404,815


Величины в ячейках A65 и B65 характеризуют соответственно наклон и сдвиг.- коэффициент детерминированности.- F-статистика.- число степеней свободы.- регрессионная сумма квадратов.- остаточная сумма квадратов.

Заключение

Сделаем заключение по результатам полученных данных:

. Анализ результатов расчетов показывает, что квадратичная аппроксимация наилучшим образом описывает экспериментальные данные, т.к. согласно таблице 8 коэффициенты детерминированности линейной аппроксимации - 0,86273; квадратической аппроксимации - 0,98103; экспоненциальной аппроксимация - 0,42058.

. Сравнивая результаты, полученные при помощи функции ЛИНЕЙН видим, что они полностью совпадают с вычислениями, проведенными выше. Это указывает на то, что вычисления верны.

. Полученное при построении линии тренда значение коэффициента детерминированности для экспоненциальной зависимости не совпадает с истинным значением поскольку при вычислении коэффициента детерминированности используются не истинные значения y, а преобразованные значения ln(y) с дальнейшей линеаризацией.

Список литературы

1, Книга "Word и Excel. Самоучитель Левина в цвете" 2-е изд. Автор Левин А. Издательство "Питер" 224 стр.

, Word 2010. Создание и редактирование текстовых документов Автор: П. П. Мирошниченко, А. И. Голицын, Р. Г. Прокди Год издания: 2010 Издат.: Наука и техника Страниц: 192 стр.

Приложение 1

Фрагмент отчета

Источник: https://www.bibliofond.ru/detail.aspx?id=814655