Встроенные процедуры линейной регрессии MathCad

Для расчета линейной регрессии в Mathcad имеются встроенные функции: line(), slope() и intercept().

Синтаксис функций:

slope(x,y) – вычисляет коэффициент а линейной регрессии

intercept(х, у) – вычисляет свободный член (коэффициент b линейной регрессии)

line(х,у) – вектор параметров регрессии (вектор из двух элементов (b, а) коэффициентов линейной регрессии b + ах),

где аргументы процедур

х – вектор экспериментальных данных аргумента;
у – вектор экспериментальных данных значений функции.

Порядок действий:

1. Определите два вектора-столбца: X для хранения значений чистоты катализатора и вектор Y для хранения значений октанового числа.
2. Вычислите коэффициенты a и b с помощью функций slope() и intercept().
3. Определите линейную функцию F1(x):= slope(X,Y) ^. x + intercept(X, Y)
4. Вычислите коэффициенты a и b с помощью функции line(X, Y)
5. Определите линейную функцию F2(x):= line(X, Y)₁^. x + line(X, Y)₀
6. Сравните полученные значения для коэффициентов линейной регрессии.
7. Постройте на одной координатной сетке графики зависимости Yi(Xi), F1(x), F2(x). Для этого нужно ввести переменную i – порядковый номер экспериментальной точки (i:=1 .. 11, при ORIGIN 1), и диапазон по x (x:=98.8, 98.9 .. 99.8).

назад