Der untenstehende Rechner verwendet die lineare Methode der kleinsten Quadrate für die Kurvenanpassung. Dies bedeutet, dass man eine Variablenfunktion mit der Regressionsanalyse approximiert wie in diesem Funktionsapproximation mit einer Regressionsanalyse Rechner. Aber im Gegensatz zu dem vorangegangenen Rechner kann dieser auch die Approximationsfunktion finden, wenn diese durch besondere Punkte zusätzlich beschränkt wird. Dies bedeutet, dass die Kurvenanpassung durch diese bestimmten Punkte führen muss. Nam kann die Lagrange-Multiplikations-Methode für die Kurvenanpassung verwenden, falls es Beschränkungen gibt. Dies führt zu einigen Beschränkungen für die genutzte Regressionsmethode, daher kann nur die lineare Regressionsmethode verwendet werden. Daher hat im Gegensatz zum vorherigen genannten Rechner dieser keine Potenz- oder Exponenten Regression. Jedoch gibt es die Polynomregressionen der 4. Lagrange funktion rechner 1. Und 5. Ordnung. Die Formeln und ein wenig Theorie kann man wie immer unter dem Rechner finden.
Die bestimmten Werte sollten natürlich die Summe der Quadrate der Residuen minimisieren. Nehmen wir mal an, wir haben einen Satz von Datenpunkten. Unsere Approximationsfunktion ist die lineare Kombination von den zu bestimmenden Parametern, zum Beispiel Hierfür kann eine Matrixnotation nehmen, um die Werte der Funktion darzustellen Oder als Kurznotation: Da wir die kleinste Quadrats Approximation verwenden, sollten wir die folgende Funktion minimisieren, oder in einem Matrixformat Dieser Wert ist die Distanz zwischen dem Vektor y and Vektor Xa. Um die Distanz zu minimisieren, sollte Xa die Projektion zu dem Spaltenraum X sein, und Vektor Xa-y sollte senkrecht zu dem Raum sein. Merkzettel fürs MatheStudium | MassMatics. Ist dies möglich, dann ist,, wo v ein Zufallsvektor im Zeilenraum ist. Da dieser zufällig ist, ist die einzige Möglichkeit, die obige Kondition zu erfüllen, durch, oder, Daher gilt Der Rechner verwendet alle vorherigen Formeln für die unbeschränkte lineare Methode der kleinsten Quadrate. Lagrange-Multiplikator Methode Nun betrachten wir Beschränkungen.
Dies könnten die folgenden sein: – Kurvenanpassung muss durch bestimmte Punkte gehen (dies wird vom Rechner unterstützt) – Die Steigung der Kurve muss an bestimmten Punkten gleich eines bestimmten Wertes sein Daher muss man die Approximationsfunktion finden, die von einer Seite aus der Summe der Quadrate minimisieren sollte, Und von der anderen Seite die folgende Kondition erfüllen sollte Oder in im Matrixformat Dies wird als bedingtes Extremum bezeichnet, und kann durch konstruieren von Langrange unter Verwendung der Lagrange-Multiplikationsmethode gelöst werden. In unserem Fall ist die Lagrange Und die Aufgabe ist es, das Extremum zu finden. Nach einigen Ableitungen, welche hier nicht aufgelistet sind, ist die Formel zum Finden der Parameter Der Rechner nutzt die obenstehenden Formeln für die beschränkte lineare Methode der kleinsten Quadrate.
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