Оқу пәнінің тақырыптары бойынша дәріс тезистері «Компьютерлік модельдеу технологиялары»



Pdf көрінісі
бет37/54
Дата01.03.2023
өлшемі1,24 Mb.
#170705
түріПрограмма
1   ...   33   34   35   36   37   38   39   40   ...   54
Байланысты:
Дәріс тезистері Комп.модел.техн. 2018-2019

regress
және 
interp
функцияларын шақыру мысалдары: 
s:= regress (x,y,n) 
yy(t) := interp (s,x,y,t) 
yy(t):= interp (regress (x,y,n),x,y,t) 
Бірнеше полинома қиындыларын пайдаланатын регрессия, енгізілген функциялар 
комбинациясымен регрессия және интерполяция арқылы орындалады. 
interp (s, x, y,t) 
loess (x,y, span) 
Мұнда:
 
* s:=loess (X,Y, span)- interp
функциясын қажет ететін, екі дәрежелі аппроксимациялық
полинома құру үшін қажет коэффиценттер векторы; 

span>0
полиномдар қиындыларының ӛлшемін кӛрсететін параметр. 
Екі деңгейлі регрессия. 
Регрессиялық функциялар кӛпӛлшемді регрессияны қамтиды. Екі 
деңгейлі регрессия мысалы, 1 және 2 - суреттерде кӛрсетілген. Бұл жағдайда х нүктелерінің 
координаттары XY массиві екі денгейлі массивке айналады, ол массив екі бағаннан тұрады. Бірінші 
баған х осінің бойындағы координаттар, екінші баған у осінің бойындағы координаттар.
Z функциясы мәнінің массивы тікбұрыш ауданының барлық нүктелерінде баған бойынша енгізіледі.
Z векторы қатарының саны XY массивының қатар санына тең. 
Екі деңгейлі интерполяция 
regress
(XY, Z, N) функциясының немесе 
loess
(XY, Z, span) 
функциясының кӛмегімен құрылады. Мұнда N- аппроксимацияланушы полиномның реті, span - бір 
деңгейлі регрессиядағы секілді полином қиындысының ӛлшемін анықтайды.
1-сурет. Алғашқы массивтер және оларды екі деңгейлі регрессия
үшін қайта құру 
Екі деңгейлі 
регрессия 
Алғашқы нүктелер 
массиві 
Нүктелер 
координатал
ары 


Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия 
ҧлттық университеті 
Пәннің оқу-әдістемелік кешені 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   33   34   35   36   37   38   39   40   ...   54




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет