2017-12-14
785
| Регрессионная модель | Встроенная функция | Замечание |
 | expfit(X,Y,S) | Выдаёт вектор, содержащий три коэффициента, что лучше всего аппроксимирует данные в векторах x и y. Дополнительный вектор S содержит оценки для этих трех коэффициентов. |
 | lgsfit(X,Y,S) | Выдаёт вектор, содержащий эти 3 коэффициента для логистической кривой, лучше всего аппроксимируя данные в векторах x и y, используя оценки в S. |
 | pwrfit(X,Y,S) | Выдаёт вектор, содержащий коэффициенты для кривой степени, что лучше всего аппроксимирует данные в векторах x и y. Вектор S содержит оценки для этих трех коэффициентов. |
 | sinfit(X,Y,S) | Выдаёт вектор, содержащий коэффициенты для синусоиды, что лучше всего аппроксимирует данные в векторах x и y. Вектор S содержит оценки для этих трех коэффициентов. |
 | logfit(X,Y,S) | Выдаёт вектор, содержащий эти три коэффициента для логарифмической кривой, что лучше всего аппроксимирует данные в векторах x и y. Вектор S содержит оценки для этих трех коэффициентов. |
 | lnfit(X,Y) | Выдаёт вектор, содержащий эти 2 коэффициента для логарифмической кривой, что лучше всего аппроксимирует данные в x и y. |
Пример 2.12. По условию примера 2.9. подобрать нелинейную
модель регрессии, используя встроенные функции Mathcad.
Решение
Рис. 2.28. Решение задачи нелинейной регрессии
