Lineare Regression: Unterschied zwischen den Versionen
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Ein Beispiel für lineare Regression mit Maple: | Ein Beispiel für lineare Regression mit Maple: | ||
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> x_values:=[30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52]; | > 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]; | > 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:=fit[leastsquare[[x, y], y = a*x + b, {a, b}]]([x_values, y_values]); | ||
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Als Maple-Datei zum Download: | |||
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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
