Lineare Regression: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 9. März 2007, 13:20 Uhr

Bei der Regression sind Punkte im Koordinatensystem gegeben und es wird die passende Funktion gesucht.

Ein Beispiel für lineare Regression mit Maple:

> restart;

> with(stats):

> with(stats[statplots]):

> with(plots):

> x_values:=[30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52];

> y_values:=[60, 63, 59, 70, 79, 81, 83, 90, 95, 95, 99, 105];

> linear_regression:=fit[leastsquare[[x, y], y = a*x + b, {a, b}]]([x_values, y_values]); linear_regression := y = 1231/572*x-2854/429

Als Maple-Datei zum Download: Media:Regression.mws

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-Halllo,
+Bei der Regression sind Punkte im Koordinatensystem gegeben und es wird die passende Funktion gesucht.
-Meine Frage lautet wie folgt: Hat jemand eine Ahrnung wie man mit Maple lineare Rekression errechnen kann?
+Ein Beispiel für lineare Regression mit Maple:
-Sprich: Ich habe z.B. 5 Punkte auf dem Koordinatensystem gegeben und möchte jetzt die bestmögliche lineare Gleichung erhalten.
+> restart;
-Die Sehenden tragen die gegebenen Punkte in ihren GTR (oder sonstige Rechner) ein, und erhalten dann die Funktion (sprich m und b der Kurve) und können sie sich dann auch ggf. zeichnen lassen.
+> with(stats):
-Nun ist  meine Frage: Wie lautet der Befehl in Maple dazu, kann mir da jemand weiter helfen?
+> with(stats[statplots]):
-Auch nicht nur lineare Geraden sollen erstellt werden können, bei wunsch auch Kurfen mit 3. oder 4. Grades, das man dann sicherlich in Maple (bei dem Befehl) angeben kann.
+> with(plots):
-Beste Grüße: Sebasdtain
+> x_values:=[30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52];
+> y_values:=[60, 63, 59, 70, 79, 81, 83, 90, 95, 95, 99, 105];
+> linear_regression:=fit[leastsquare[[x, y], y = a*x + b, {a, b}]]([x_values, y_values]);
+linear_regression := y = 1231/572*x-2854/429
+Als Maple-Datei zum Download:
+[[Media:Regression.mws]]
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