Autors:
Vērtējums:
Publicēts: 28.10.2009.
Valoda: Latviešu
Līmenis: Augstskolas
Literatūras saraksts: Nav
Atsauces: Nav
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 1.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 2.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 3.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 4.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 5.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 6.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 7.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 8.
  • Konspekts 'Datu aproksimācija', 9.
Darba fragmentsAizvērt

Aproksimēt datus ar lineāro funkciju y(x) = a*x + b, aprēķinot koeficientus a un b ar mazāko kvadrātu (MKM) metodi (izmantojot SOLVER),
minimizējot aproksimācijas kļūdu kvadrātu summu (SSR-Sum of Squared Residuals). SSR var aprēķināt ar MS Excel funkciju SUMXMY2.
No 1.uzdevuma datiem aprēķināt lineāras aproksimācijas funkcijas koeficientu a un b ar MS Excel funkcijām SLOPE, INTERCEPT.
Salīdzināt rezultātus ar 1.uzdevuma rezultātiem.
Arēķināt lineāras aproksimācijas funkcijas vērtības ar MS Excel funkciju TREND.
Salīdzināt rezultātus ar 1.uzdevuma rezultātiem.
Arēķināt lineāras aproksimācijas funkcijas vērtības ar MS Excel funkciju TREND.
Salīdzināt rezultātus ar 1.uzdevuma rezultātiem.
Arēķināt lineāras aproksimācijas funkcijas vērtības ar MS Excel funkciju TREND.
Salīdzināt rezultātus ar 1.uzdevuma rezultātiem.

Autora komentārsAtvērt
Atlants