Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Функции предсказания данных





Весьма интересной является функция предсказания predikt(data, k, N), где data — вектор данных, где data — вектор данных, k — число последних точек существующих данных, на основе которых происходит расчет предсказываемых точек; и N — число точек, в которых необходимо предсказать данные. Она по ряду заданных равномерно расположенных точек позволяет рассчитать некоторое число N последующих точек, т. е. по существу выполняет экстраполяцию произвольной (но достаточно гладкой и предсказуемой) зависимости.

Функция предсказания обеспечивает высокую точность при монотонных исходных функциях или функциях, представляемых полиномом невысокой степени (рис. 74).

Рис. 74. Пример применения функции предсказания случайных данных.

Оборудование, инструменты и приборы

ПЭВМ, система MathCad

Варианты заданий

Варианты заданий приведены в таблице 4.18.

Задание 1

Введите матрицу координат точек на плоскости согласно № варианта.

Таблица 4.18

Варианты заданий

Вар № Задание Вар № Задание
       
1.
x 1.5   2.5   3.5    
y 2.2 1.7 1.7 1.3     0.5

 

16.
x 1.8 3.8 5.3 7.1 8.8
y 4.3 8.7     15.3

 

2.
x   1.8 3.3 4.1 4.8
y 4.2        

 

17.
x 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7
y 1.5 2.2 2.9 4.1   6.2

 

3.
x 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7
y 1.5 2.2 2.9 4.1   6.2

 

18.
x 1.2 2.4 3.5 4.7 5.6 6.6
y 3.5 4.2 5.9 6.1 7.1 8.2

 

4.
x            
y 1.5 2.2 2.9 4.1   6.2

 

19.
x   4.9   7.8 9.6 10.5
y 6.2 7.9     11.2 13.8

 

5.
x 1.1 1.5   2.5   3.5 4.1
y 2.2 2.2 1.7 1.6 1.3    

 

20.
x   2.5   3.5   4.5  
y 2.2 2.2 1.7 1.7 1.3    

 

6.
x 1.5 2.5 3.9 4.8 5.8
y 4.2        

 

21.
x   1.8 3.3 4.1 4.8
y 3.2     11.5  

 

7.
x 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7
y 3.5 4.2 4.9 6.1   8.2

 

22.
x 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7
y 2.5 3.2 4.9 5.1   7.2

 

8.
x            
y 2.5 3.2 4.9 5.1   7.2

 

23.
x   2.6 5.4 6.8 9.8 11.6
y 6.5 7.2 8.9 9.1 10.1 11.2

 

9.
x 1.5   4.9   7.8 9.6
y 6.5 7.2 8.9 9.1 10.1 11.2

 

24.
x 1.5 2.3 3.8 4.4 5.9 6.8
y 3.5 4.2 5.9 6.1 7.1 8.2

 

10.
x 0.9 1.3   2.5   3.5  
y 2.3 2.2 1.7 1.6 1.2    

 

25.
x   1.5   2.5   3.5  
y 3.2 3.2 2.7 2.7 2.3    

 

11.
x   3.5 5.8 7.1 9.8
y 4.2        

 

26.
x   2.8 3.3 5.1 5.8
y 4.2        

 

12.
x 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7
y 1.5 2.2 2.9 4.1   6.2

 

27.
x 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7
y 1.5 2.2 2.9 4.1   6.2

 

13.
x   2.6 5.4 6.8 9.8 11.6
y 3.5 4.2 5.9 6.1 7.1 8.2

 

28.
x 1.5   4.9   7.8 9.6 10.5
y 2.5 3.2 3.9 5.1 6.1 7.2 7.8

 

14.
x 1.2 2.4 3.5 4.7 5.6 6.6
y 2.5 3.2 4.9 5.1   7.2

 

29.
x 0.5 1.3 2.8 3.4 4.9 5.8
y 3.5 4.2 5.9 6.1 7.1 8.2

 

 

Окончание табл. 4. 18

       
15.
x   1.7   2.4 3.2 3.5  
y 2.3 2.2 1.8 1.7 1.3 1.1 1.2

 

30.
x 1.5 2.9 5.9 6.8 8.8 10.6
y 6.5 7.2 8.9 9.1 10.1 11.2

 

 

Задание 2

Постройте функции линейной и обобщенной регрессии для данных точек.

 

Задание 3

Постройте линейную и сплайновую интерполяцию для тех же точек.

 

Задание 4

С помощью функции rnd введите 50 случайных чисел из отрезка [0, 2]. Постройте функции сглаживания данных (с помощью различных встроенных функций).

 

Задание 5

Предскажите поведение функции f(x) = sin(2x) на отрезке [2π, 4π ], если предположить, что она задана на отрезке [0, 2π ].

 







Дата добавления: 2014-11-12; просмотров: 630. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...


Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...


ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

Этические проблемы проведения экспериментов на человеке и животных В настоящее время четко определены новые подходы и требования к биомедицинским исследованиям...

Классификация потерь населения в очагах поражения в военное время Ядерное, химическое и бактериологическое (биологическое) оружие является оружием массового поражения...

Факторы, влияющие на степень электролитической диссоциации Степень диссоциации зависит от природы электролита и растворителя, концентрации раствора, температуры, присутствия одноименного иона и других факторов...

Правила наложения мягкой бинтовой повязки 1. Во время наложения повязки больному (раненому) следует придать удобное положение: он должен удобно сидеть или лежать...

ТЕХНИКА ПОСЕВА, МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ЧИСТЫХ КУЛЬТУР И КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА МИКРООРГАНИЗМОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БАКТЕРИЙ Цель занятия. Освоить технику посева микроорганизмов на плотные и жидкие питательные среды и методы выделения чис­тых бактериальных культур. Ознакомить студентов с основными культуральными характеристиками микроорганизмов и методами определения...

САНИТАРНО-МИКРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОДЫ, ВОЗДУХА И ПОЧВЫ Цель занятия.Ознакомить студентов с основными методами и показателями...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2026 год . (0.01 сек.) русская версия | украинская версия