5.2 Выполнение регрессии с данными пользователя

Рассмотрите полный цикл подгонки для некоторых данных пользовате­ля. Пусть эти данные представлены m-файлом с именем mydata или введены в командное окно с именами: Xdata, Ydata. Например, Xdata=[2 3 4 5 6 7 8 9 10], Ydata=[3.5 5 6.2 9 13.16 23 30 40].

Исполнив команду cftool, вызовите основное окно регрессии. В нем задайте данные Xdata и Ydata и приступайте к проведению четырех видов регрессии — квадратичным полиномом, степенной функцией, экс­поненциальной функцией и функцией пользователя (например, такой а*ехр(b*х) + с*х^{^}2).

Завершив подгонку для этих четырех случаев, выведем графики исходных то­чек, четырех кривых и погрешностей. Какая из функций дает лучшие результаты?

Нажав кнопку Analysis... основного окна подгонки, можно перейти к стадии анализа результатов подгонки. Здесь надо задать вывод нужных результатов ана­лиза.

5.3 Контрольные вопросы

5.3.1 Что такое аппроксимация функции?

5.3.2 Объясните назначение пакета Curve Fitting Tool.

5.3.3 Как запускается пакет?

5.3.4 Объясните смысл регрессии.

5.3.5 Как понять, какая из функций подгонки дает лучшие результаты приближения?

Рекомендуемая литература

1. Лазарев Ю. MatLAB 5.x. – Киев: «Ирина», BHV, 2000.

2 Ибраева Л.К.Основные приемы работы в среде Matlab. Методический практикум – Алматы: АИЭС, 2004.

3 Дьяконов В. П. MatLab 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5. Основы применения. – М.: Солон-ПРЕСС,2004.

4. Matlab 6.5 SP1/7.06 Simulink 5/6 в математике и моделировании. – М7: СОЛОН-Пресс, 2005.

6. Ибраева Л.К., Хисаров Б.Д. Моделирование и идентификация объектов управления. Учебное пособие. – Алматы:АИЭС, 2009.

3