Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Курсовые проекты » Побудова емпірічної формули методом найменших квадратів

Реферат Побудова емпірічної формули методом найменших квадратів





ції у вікорістанні и відставлені даних.

Розв'язки при вікорістанні лінійної Функції є достаточно точно (В цьом я переконався при створенні програми на C #).

Графік лінійної Функції можна легко прослідкуваті.


3.1.2 Квадратний трічлен

Як було вищє сказано, при розв язку Рівняння методом найменших квадратів, функція, яка буде мати найменшого результат - достаточно точна. Квадратичність трічлен - й достатньо точна функція, про це я переконався з розв язків в MS Excel.

Функція має ряд Переваги, а самє:

Ця функція дает найкращі значення при розв язку.

Чи не очень доладно у вікорістанні.

Отже, две Функції, вибрані мною, дають хороші точність результатів и легкість у корістуванні. Тому, раджу користуватись цімі двома функціямі.


. 2 Розрахунки у середовіщі MS Excel


. 2.1 Розрахунки для лінійної Функції

Проведемо всі необхідні розрахунки, пріпускаючі, что апроксімуючою функцією є лінійна функція.

Таблиця MS Excel з результатами розрахунків (методом Крамера) показана на малюнку 3.2. На малюнку 3.3 показана ця сама таблиця, в режімі формул.


Малюнок 3.2 - Розрахунок для лінійної Функції в MS Excel.

Малюнок 3.3 - Розрахунок для лінійної Функції в MS Excel (режим формул).


графіки заданої та апроксімуючої лінійної Функції, зображені на малюнку 3.4

Малюнок 3.4 - графіки заданої та апроксімуючої (лінійної) Функції.


На Основі проведеного розрахунків отрімаємо емпірічну формулу, для якої значення суми квадратів Відхилення дорівнює 0.0025.


3.2.2 Розрахунки для квадратного трічлена

Проведемо всі необхідні розрахунки, пріпускаючі, что апроксімуючою функцією є квадратний трічлен

Таблиця MS Excel з результатами розрахунків (методом Крамера) показана на малюнок 3.5. На малюнку 3.6. показана ця сама таблиця, в режімі формул.

Малюнок 3.5 - Розрахунок для квадратічної Функції в MS Excel.


Малюнок 3.6 - Розрахунок для квадратічної Функції в MS Excel (режим формул).


графіки заданої та апроксімуючої Функції - квадратного трічлена, віконані засобими MS Excel, подані на малюнку 3.7

Малюнок 3.7 - графіки заданої та апроксімуючої (квадратного трічлена) Функції (MS Excel).


На Основі вищє проведених розрахунків отрімаємо Наступний емпірічну формулу.

Для отріманої емпірічної формулі значення суми квадратів Відхилення дорівнює 0.0009.

Як ми Переконайся, две Функції є точними и мают використовуват. Суми квадратів відхілень дорівнюють 0.0025 для лінійної Функції и 0.0009 для квадратного трічлена.


3.3 Розрахунки у середовіщі MS Visual Studio (мовою C #)


розв язок мовою C # має Наступний вигляд: a=0.0, b=0.0, Sx=0.0, Sx2=0.0, Sy=0.0, Sxy=0.0; i, N=8; [] Yroz= new double [N];

//Оголошення та ініціалізація заданого масиву x [] masX={10.0, 40.0, 60.0, 100.0, 130.0, 150.0, 175.0, 200.0};

//Оголошення та ініціалізація заданого масиву Y [] masY={0.67, 0.76, 0.85, 0.97, 1.07, 1.18, 1.27, 1.39}; [] opt=new double [6]; S_linijna; (i=0; i lt; N; i ++)

{= Sx + masX [i];=Sx2 + Math.Pow (masX [i], 2);=Sy + masY [i];=Sxy + masX [i] * masY [ i];

}=(Sx2 * Sy - Sx * Sxy)/ (N * Sx2 - Math.Pow (Sx, 2));=(N * Sxy - Sx * Sy)/(N * Sx2 - Math.Pow (Sx, 2)) ;. WriteLine ( === =Апроксімуючою є лiнiйна функцiя ==== ) ;. WriteLine ( a= + {0: f4} raquo ;, a) ;. WriteLine ( b= + {0:f4} raquo ;, b) ;. WriteLine ( Формула має вигляд: ) ;. Write ( y= + {0: f4} raquo ;, a); Console.Write ( + + {0: f4} raquo ;, b); Console.WriteLine ( * x ) ;. WriteLine ( == Таблиця значень == ) ;. WriteLine ( X Yтабл. Yрозрах. Raquo;); _ linijna=0; (i=0; i lt; N; i ++)

{

//Обчіслюїмо за формулою (iз одержании параметрами) розрахунковi значення Y [i]=a + b * masX [i];

//Обчіслюїмо торбу квадратiв вiдхілення_linijna=S_linijna + Math.Pow ((masY [i] - Yroz [i]), 2) ;. Write ( + {0: F4 } raquo ;, masX [i]) ;. Write ( + {0: F4} raquo ;, masY [i]) ;. Write ( + {0: F4} raquo ;, Yroz [i]) ;. WriteLine ();

}. WriteLine ( Сума квадратiв вiдхілення рiвна + {0: f4} raquo ;, S_linijna); A=0.0, B=0.0, Sxx=0.0, Sx2x2=0.0, Syy=0.0, Sxyxz=0.0; q, NN=8; [] YYroz=new double [NN];

//Оголошення та ініціалізація заданого масиву xx [] masXX={10.0, 40.0, 60.0, 100.0, 130.0, 150.0, 175.0, 200.0};

//Оголошення та ініціалізація за...


Назад | сторінка 4 з 6 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Розрахунок апроксимацій експериментальних даних методом найменших квадратів ...
  • Реферат на тему: Апроксимація функції методом найменших квадратів
  • Реферат на тему: Апроксимація функції до полиному n ступеня методом найменших квадратів
  • Реферат на тему: Фінансові функції MS Excel в економічних розрахунках
  • Реферат на тему: Використання електронних таблиць MS EXCEL для розв'язання економічних з ...