1.3. Определение коэффициентов аппроксимирующего полинома
Для построения используем функцию Matlab rstool, параметры которой:
X – значения переменных
Y – соответствующие значения функции
MODEL – модель
1_3.m
NFACTORS = 5;
x1=[1 2];
x2=[2 3];
x3=[3 4];
x4=[4 5];
x5=[5 6];
X=[(x1(1)+x1(2))/2 (x1(2)-x1(1))/2;
(x2(2)+x2(1))/2 (x2(2)-x2(1))/2;
(x3(2)+x3(1))/2 (x3(2)-x3(1))/2;
(x4(2)+x4(1))/2 (x4(2)-x4(1))/2;
(x5(2)+x5(1))/2 (x5(2)-x5(1))/2];
NRUNS = 6;
S = S_linear;
for i=1:NRUNS
for j=1:NFACTORS
XRES(i,j)=X(j,1)+X(j,2)*S(i,j);
end
end
Y= (XRES(:,2).^3).*XRES(:,3)+XRES(:,1)+(XRES(:,5).^XRES(:,4));
rstool(XRES,Y,'linear')
echo off, pause
beta_linear = beta
NRUNS = 16;
S = S_interaction;
for i=1:NRUNS
for j=1:NFACTORS
XRES(i,j)=X(j,1)+X(j,2)*S(i,j);
end
end
Y= (XRES(:,2).^3).*XRES(:,3)+XRES(:,1)+(XRES(:,5).^XRES(:,4));
rstool(XRES,Y,'interaction')
echo off, pause
beta_interaction = beta1
NRUNS = 21;
S = S_quadratic;
for i=1:NRUNS
for j=1:NFACTORS
XRES(i,j)=X(j,1)+X(j,2)*S(i,j);
end
end
Y= (XRES(:,2).^3).*XRES(:,3)+XRES(:,1)+(XRES(:,5).^XRES(:,4));
rstool(XRES,Y,'quadratic')
echo off, pause
beta_quadratic = beta2
NRUNS = 11;
S = S_purequadratic;
for i=1:NRUNS
for j=1:NFACTORS
XRES(i,j)=X(j,1)+X(j,2)*S(i,j);
end
end
Y= (XRES(:,2).^3).*XRES(:,3)+XRES(:,1)+(XRES(:,5).^XRES(:,4));
rstool(XRES,Y,'purequadratic')
echo off, pause
beta_purequadratic = beta3
Результат:
beta_linear =
1.0e+004 *
-2.7399
0.0365
-0.0276
-0.0037
0.4462
0.1930
Variables have been created in the current workspace.
beta_interaction =
1.0e+004 *
6.7930
-0.1140
-0.0543
-0.0920
-1.6611
-1.5172
-0.0229
-0.0196
0.0257
0.0250
-0.0248
0.0095
0.0292
0.0211
0.0192
0.3552
Variables have been created in the current workspace.
beta_quadratic =
1.0e+005 *
1.2931
-0.0213
0.0353
0.0711
-0.5163
-0.1558
0.0004
0.0023
-0.0004
0.0023
-0.0002
0.0023
-0.0004
0.0004
-0.0023
0.0402
0.0009
-0.0086
-0.0092
0.0371
0.0005
Variables have been created in the current workspace.
beta_purequadratic =
1.0e+005 *
1.0570
0.0080
-0.1184
-0.1371
-0.2739
-0.0780
-0.0030
0.0244
0.0203
0.0362
0.0085
1.4. Сформировать тестовую случайную последователь и проверить точность полученной модели по относительной погрешности, нормированной по значению идеальной модели.
Относительную погрешность будем определять по формуле:
1_4.m
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.