CurveFitting.linear

zur linearen Regression

q r s u t

Funktionsübersicht

.linear .polynomial .least_squares .ordered_least_squares .line

Beschreibung

Die Funktion besitzt folgende Argumente:

T	Matrix (Liste von Punkten bzw. Messdaten)

Es wird eine lineare Regression der Messdaten berechnet, wobei als -Matrix zu definieren ist. Zurückgegeben werden die Parameter und der zugehörigen Modellfunktion

als Array mit zwei Einträgen.

Beispiel

Im folgenden Beispiel wird eine lineare Regression einer zuvor definierten Reihe von Messdaten durchgeführt. Das Ergebnis wird entsprechend graphisch dargestellt.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="taramath.js"></script>
</head>
<body>
<div id="plot"></div>
<script>

var T = [
 [2.62, -1.29],
 [3.83, -0.21],
 [5.15,  0.69],
 [7.98,  1.00],
 [2.93, -0.56],
 [5.93,  0.69],
 [3.52,  0.15],
 [4.43, -0.04],
 [1.26, -1.57],
 [1.56, -0.46],
 [1.71, -1.69],
 [7.12, -0.10],
 [6.69, -0.28],
 [0.81, -1.93],
 [7.44,  0.74],
 [9.19,  0.47],
 [6.60,  0.68]
];

function h (x) {
  return a[0] + a[1] * x;
};

var a = CurveFitting.linear(T);

Plot.init("plot", 640, 320);
Plot.caption("x-Achse", "y-Achse");
Plot.add_list(T);
Plot.add_func(h, 0, 10);
Plot.draw();

</script>
</body>
</html>

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