Методические указания к лабораторным работам по курсу “Информатика” (пакет MathCAD, часть 2), страница 2

Контрольные вопросы:

1)  Что такое интерполяция и экстраполяция.

2)  Что называется сплайном.

3)  Чем отличается линейная интерполяция от сплайн интерполяции.

4)  Чем отличаются функции lspline(), pspline(), cspline().

5)  Для чего и как используется функция predict().

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА  6

ЛИНЕЙНАЯ И НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

Аппроксимация – нахождение функциональной зависимости f(x) по некоторой функции φ(x), заданной набором данных, так, чтобы отклонение f(x) от φ(x), было наименьшим.

В отличии от функции интерполяции, аппроксимирующая функция не обязательно проходит через точки исходных данных и следовательно эта функция менее чувствительна к ошибкам даных.

Для аппроксимации некоторого набора данных, часто используют уравнения регрессии, которые создают кривую или поверхность минимизирующую отклонения между собой и исходными данными.

Линейная регрессия – определение коэффициентов линейного уравнения f(x) = a + b·x, для набора данных φ(x).

intercept(x,y) - определяет смещение линии регрессии по оси ординат (коэффициент a линейного регрессионного уравнения);