lyval (p, x);
>> plot (x, y, 'ob', x, t, '-g')
>>
Побудова графіка квадратичної апроксимації в MatLAB:
В
Рис.10. Вихідні дані і лінія тренда для квадратичної апроксимації. br/>
Експоненціальна апроксимація даних:
Знаходження коефіцієнтів експоненційної функції.
>> b = log (y);
>> p = polyfit (x, b, 1) =
.0195 3.4223
>> c = 3.4223 =
.4223
>> a2 = 0.0195 =
.0195
>> a1 = exp (c) =
.6398
>> t = a1 * exp (a2 * x);
>> plot (x, y, 'ob', x, t, '-g')
>>
Побудова графіка експоненційної апроксимації в MatLAB:
В
Рис.11. Вихідні дані і лінія тренда для експоненційної апроксимації
Висновок
У цій роботі я порахувала апроксимацію експериментальних даних методом найменших квадратів за допомогою різних програмних засобів, таких як Microsoft Excel, MathCAD і MatLAB. p align="justify"> Виходячи з проведених розрахунків, з'ясувала, що квадратична апроксимація найкращим способом описує експериментальні дані. p align="justify"> Порівнюючи результати, отримані за допомогою функції ЛИНЕЙН в Microsoft Excel, побачила, що вони повністю збігаються з обчисленнями, проведеними вище. А коефіцієнт детермінованості для експоненційної залежності не збігаються з істинним значенням, оскільки при обчисленні коефіцієнта детермінованості за допомогою функції ЛИНЕЙН використовуються не істинні значення у, а перетворені значення lnу з подальшою лінеаризацією. p align="justify"> Результати, отримані в програмах Microsoft Excel, MathCAD, MatLAB збігаються, отже, розрахунки виконані вірно
align = "justify"> Список використаних джерел
1.Акуліч І. Л. Математичне програмування в прикладах і завданнях: Навчальний посібник для студентів економічних спеціалізованих вузів. - М.: В«Вища школаВ», 1986. - С.365
2.Гурьяшова Р. Н., Шеянов А. В. Інформатика. Пакет MathCAD. - М.: В«ФГТУ ВПОВ», 2005. - С.140. p> 3.Дьяконов В. П. MATLAB 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5 в математиці і моделюванні. Основи застосування. Повне керівництво користувача. - М.: В«СОЛОН-ПресВ» 2003. - С. 576. p>. Курбатова Є. А. MATLAB 7. Самовчитель - М.: В«ДіалектикаВ» 2005. - С. 256. p>. Макаров Е. Г. MathCAD: навчальний курс. - СПб.: В«ПітерВ», 2009. - С.384. br/>
