2298

Математична обробка даних експерименту. Парна регресія

Лекция

Математика и математический анализ

Постановка задачі. Парна регресія. Лінійна парна регресія. Лінеаризація деяких видів двопараметричних зв’язків. Метод найменших квадратів (МНК). Алгоритм МНК. Приклад розв’язування задачі в середовищі системи Mathcad.

Украинкский

2013-01-06

74.68 KB

72 чел.

Лекція 13. Математична обробка даних експерименту. Парна регресія

План

1. Постановка задачі. Парна регресія.

2. Лінійна парна регресія.

3. Лінеаризація деяких видів двопараметричних зв’язків.

4. Метод найменших квадратів (МНК).

5. Алгоритм МНК.

6. Приклад розв’язування задачі в середовищі системи Mathcad.

1. Постановка задачі. Парна регресія

В практичній діяльності при проведенні досліджень виникає необхідність в математичній обробці результатів експерименту. Для цього використовують кореляційний та регресійний аналіз.

Кореляція (співвідношення, відповідність) – залежність між явищами або величинами, що не мають чіткого функціонального зв’язку.

Регресія (повернення) – ймовірнісна залежність середнього значення якоїсь величини від іншої величини.

При застосуванні регресійного аналізу можна використовувати два види регресій:

  1.  парна регресія – характеризує взаємозв’язок двох множин {xi} та {yi}, тобто одному значенню множини {yi} відповідає тільки одне значення множини {xi};
  2.  множинна регресія – характеризує взаємозв’язок більш, ніж двох множин, тобто одному значенню множини {yi} може відповідати два і більше значень множин {xi(k)}.

Розглянемо парну регресійну залежність результатів експерименту (таблиця 1)

 Результати експерименту

      Таблиця 1

X

x1

x2

x3

xn

Y

y1

y2

y3

yn

Нехай змінні множин X та Y зв’язані між собою деякою функціональною залежністю

y=f(a,b,x). (1)

Якщо на координатній площині x0y відкласти точки з координатами (xi, yi), то отримаємо поле розсіювання, яке може дати наочне представлення про силу тісноти зв’язку та його тип (прямолінійний чи криволінійний) між X та Y.

Математична обробка експериментальних даних (таблиця 1) з допомогою кореляційного та регресійного аналізу проводиться за таким алгоритмом:

1) будують поле розсіювання (на координатній площині x0y відкладають точки з координатами (xi, yi) і з’єднують їх ламаною лінією);

2) вибирають емпіричну формулу (1) користуючись виглядом ламаної лінії;

3) при необхідності лінеаризують формулу (1);

4) визначають параметри a і b формули (1);

5) аналізують результати експерименту.

2. Лінійна парна регресія

Найпростішою залежністю між двома послідовностями є лінійна парна регресія. У цьому випадку рівняння регресії матиме вигляд   (2)

Про тісноту зв’язку між множинами X та Y може свідчити коефіцієнт кореляції r, який приймає значення з інтервалу [-1; 1]:

1)  – зв’язок відсутній;

2) – зв’язок слабкий;

3)  – зв’язок середній;

4)  – зв’язок сильний;

5)  – зв’язок повний.

Якщо , то зв’язок між множинами X та Y прямий, тобто при зростанні X зростають Y; якщо , то зв’язок між множинами X та Y обернений, тобто при зростанні X спадають Y.

3. Лінеаризація деяких видів двопараметричних зв’язків

На практиці дуже часто зв’язок між множинами X та Y носить нелінійний (криволінійний) характер. У більшості випадків за допомогою простих перетворень можна звести нелінійну залежність до лінійної, тобто провести лінеаризацію. Наведемо приклади лінеаризації найбільш часто вживаних нелінійних функцій (табл. 2).

         Таблиця 2

з/п

Функція

Лінеаризуючі перетворення

перетворення змінних

вирази для

коефіцієнтів

y=f(a,b,x)

1

2

3

4

5

6

4. Метод найменших квадратів (МНК)

Лінійний парний регресійний аналіз полягає у визначенні параметрів a і b емпіричної лінійної функції (2), яка описує зв’язок між деяким числом N пар значень (xi, yi) і забезпечує найменшу середньоквадратичну похибку.

Графічно цю задачу можна представити так: у полі розсіювання точок (xi, yi) площини x0y необхідно провести пряму так, щоб величина всіх відхилень задовольняла умову

(3)

Тому цей метод регресійного аналізу називається методом найменших квадратів (МНК).

Для знаходження коефіцієнтів a і b рівняння регресії (2) необхідно знайти часткові похідні по a і b від функції (3) і прирівняти їх до нуля:

(4)

Після простих перетворень отримаємо систему нормальних рівнянь

(5)

Коли розв’яжемо систему (5), то отримаємо коефіцієнти a і b рівняння регресії (2).

Зауваження. На практиці коефіцієнти a і b частіше знаходять з використанням коефіцієнтів кореляції та коваріації.

5. Алгоритм МНК

Алгоритм МНК складається з дев’яти етапів:

  1.  знаходимо середні значення масивів X та Y:
  2.  знаходимо середньоквадратичні вибіркові відхилення:

  1.  знаходимо коефіцієнт коваріації:

  1.  знаходимо коефіцієнт кореляції:

  1.  знаходимо коефіцієнти рівняння регресії:

  1.  знаходимо теоретичні значення змінної Y:

  1.  знаходимо середньоквадратичне відхилення між експери-менттальними та теоретичними значеннями змінної Y:

  1.  знаходимо рівняння ліній смуги довір’я:

  1.  знаходимо інтервал смуги довіря:  

6. Приклад розв’язування задачі в середовищі Mathcad

В таблицю занесені дані експерименту:

x

0

1

2

3

4

5

6

y

4.1

2.4

3

4.3

3.6

5.2

5.9

Побудувати апроксимаційний поліном 1-го степеня . Побудувати в одному графічному вікні графіки заданої дискретної функції і графік отриманої функції .

Завдання виконати в середовищі MathCad.

Розв’язання

 Функції MathCad, які використовуються при розрахунках лінійної регресії:

  1.  line(x,y)вектор із двох елементів (b,a) коефіцієнтів рівняння лінійної регресії
  2.  intercept(x,y) – коефіцієнт b рівняння лінійної регресії
  3.  slope(x,y) - коефіцієнт a рівняння лінійної регресії

Тут x –вектор дійсних даних аргументу, y – вектор дійсних даних функції того ж розміру.

В системі MathCad є два дублюючих один одного способи для розрахунку лінійної регресії.

1-й спосіб.

Рівняння лінійної регресії 

має такий вид:

y=0.414x+2.829

2-й спосіб.

Рівняння лінійної регресії 

має такий вид:

y=0.414x+2.829


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

28191. Распространение света в анизотропных средах. Двойное лучепреломление. Построение Гюйгенса для одноосных кристаллов 81.5 KB
  Даже если первичный пучок перпендикулярен к естественной грани кристалла преломленный пучок разделяется на два рисунок 2 причем один из них представляет продолжение первичного а второй уклоняется так что угол преломления отличен от нуля. При вращении кристалла необыкновенный луч перемещается вокруг обыкновенного по окружности рисунок 2. Для любого кристалла можно найти три таких направления главные направления кристалла в которых при этом . Направления перпендикулярные таким сечениям называют оптическими осями кристалла...
28192. ЭЛЕКТРИЧЕСТВО И МАГНЕТИЗМ 1.63 MB
  Потенциальность электростатического поля. Потенциал поля точечного заряда системы точечных зарядов и непрерывно распределенного заряда. Молекулярная картина поляризации диэлектриков. Поляризованность вектор поляризации.
28193. Физика атомного ядра и Элементарных частиц 1.51 MB
  Ядерная физика – наука о строении свойствах и превращениях атомного ядра. Во всей области масштабов физики ядра вещество встречаются только в двух формах: в форме атомных ядер и в форме элементарных частиц. В ядерной физике приходится иметь дело с различными по порядку временами так например среднее время жизни нейтрона в свободном состоянии а время жизни ядра урана – .
28194. Вклад У. Джеймса в развитие психологической науки 34.5 KB
  Функционализм психологическое направление появившееся в США в конце ХIХ в исследующее процессы сознания с точки зрения их функции в приспособлении организма к среде. С позиций функционализма психология понималась как наука о функциях или €œдеятельностях€ сознания в их отношениях к нуждам организма и в связи с задачей его эффективной адаптации к изменяющемуся природному и социальному окружению. Задача функционализма изучить каким образом индивид посредством психических функций приспосабливается к изменчивой среде исследование...
28195. Бихевиоризм и необихевиоризм (Дж.Уотсон, Э.Толмен, Б.Скиннер и др.) 38.5 KB
  Бихевиоризм и необихевиоризм Дж. Предметом психологии бихевиоризм считает не сознание а поведение. Бихевиоризм от англ. Манифестом бихевиоризма считается статья его основателя американского психолога Дж.
28196. Психоанализ (З.Фрейд, К.Юнг, А.Адлер, К.Хорни и др.) 49.5 KB
  Наиболее существенными для развития личности Фрейд считал сексуальные инстинкты. Вместо того чтобы изучать сны Адлер обратился к исследованию ранних воспоминаний которые считал ключом к пониманию поведения мотивации и личности. Стиль жизни формируется к 5ти годам под влиянием творческой силы личности и в связи с ним формируется тип личности: Управляющий – активный антисоциальный; Берущий – низко активный паразитирующий; Избегающий – не активный нет социального интереса; Социальнополезный – высокий соц. В качестве механизмов...
28197. Гештальтпсихология (М.Вертгеймер, В.Келер, К.Коффка, К.Левин и др.) 41 KB
  История гештальтпсихологии берет начало в Германии в 1912 когда М. В противовес представлениям ассоцианистов о том что образ создается через синтез отдельных элементов и свойства целого определяются свойствами частей гештальтпсихологи выдвинули идею целостности образа свойства которого не сводимы к сумме свойств элементов в связи с этим часто подчеркивается роль гештальтпсихологии в становлении системного подхода в науке. Согласно гештальтпсихологии для человека существуют два отличных друг от друга мира: мир физический лежащий за...
28198. Предмет психологии. Специфические особенности и классификация психических явлений 68.5 KB
  Психология наука о закономерностях развития и функционирования психики как особой формы жизнедеятельности. Практическая психология ее задачи и роль в общественной практике. Психология изучает психику в закономерностях ее развития. Современная психология представляет собой широко развернутую область знаний включающую ряд научных дисциплин и направлений.
28199. Классификация методов современной психологии 37.5 KB
  Ананьева методы психологического исследования являются системами операций с психологическими объектами и вместе с тем являются гносеологическими объектами самой психологической науки.Пирогова: Собственно методы. Вспомогательные методы А Математические статистические Б Графические В Биохимические физиологические и др. Методические методы А Генетические Б Психофизиологические.