Київський національний університет - Геологічний факультет

Тема_14_MathCad_5.doc 54
Функція регресії описує залежність між двома рядами спостережень, наприклад, між
y ,...,
1
, y
2
y n та. 1, x2 ,..., xn.
x Лінійна регресія має вигляд y=ax+b. Для обчислення оцінок
коефіцієнтів використовуються функції Mathcad:
a = slope ( x , y ), b = intercept ( x , y ).
Аргументами служать вектори-стовпчики, компонентами яких є ряди спостережень.
m
m−1
Поліноміальна регресія має вигляд: y = am x + a
m− 1x
+ ... + a1x
+ a0.
Для оцінки
коефіцієнтів регресії використовується функція a = regress ( x,
y,
m).
Функція
m := 10 σ := 5
F( x) := pnorm x, m,
σ p( x) := dnorm x, m,
σ x := −5, −4.5
.. 25
F( x)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
( )
( )
поліноміальної регресії
описується виразом
interp ( a , x , y,
x).
Статистичні оцінки
числових
характеристик
розподілів
обчислюються за
допомогою функцій
Mathcad:
- середнє значення –
mean( x);
0
0.1
0.08
5 0 5 10 15 20 25
x
- медіана (серединне
значення) -
median( x);
- дисперсія -
var( x);
p( x)
0.06
0.04
- середній
квадратичний
відхил - stdev( x)
;
0.02
0
5 0 5 10 15 20 25
x
- коефіцієнт
кореляції -
corr(x y
, );
Рис. 64. Графіки функції F(x) та щільності p(x) нормального розподілу