Page 33 - 4363

linfit(vx, vy, F) Повертає вектор коефіцієнтів лінійної
регресії загального вигляду, щоб створити
лінійну комбінацію функцій з F, що дає
найкращу апроксимацію даних з векторів
vx і vy. F - функція-вектор, що складається
з функцій, які потрібно об'єднати у вигляді
лінійної регресії.
Якщо дані повинні бути змодельовані у вигляді
f (x )  f (x ,u ,u ,...,u )
0 1 n
потрібно використовувати функцію genfit, щоб знайти
невідомі параметри u . Це нелінійна регресія загального
i
вигляду (Приклад 2, рис.4.2).
genfit(vx, vy, vg, Повертає вектор n параметрів
F) u ,u ,...,u , які забезпечують найкраще
0 1 n  1
наближення даних з vx і vy функцією f,
яка залежить від х і
параметрів ,uu ,...,u . F - функція-
0 1 n 1 
вектор, що складається з f і її частинних
похідних щодо параметрів. vg - n-мірний
вектор початкових значень для n
параметрів.
Згладжування
Згладжування припускає використання набору значень у
(і можливо x) та повернення нового набору значень у, який є
більш гладким, ніж вихідний набір. На відміну від регресії та
інтерполяції, згладжування призводить до нового набору
значень у, а не до функції, яка може оцінювати значення між
заданими точками даних.

31