СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЕЁ РАБОТЫ
Программа предназначена для вычисления коэффициента корреляции заданной пары последовательностей экспериментальных данных и выполнена в пакете прикладных математических программ для инженерных (технических) и научных расчётов Scilab 5.5.1 [2]. В программе используются стандартные функции пакета (таблица 5.1).
Таблица 5.1 Функции, использованные при создании программы
| Функция | Назначение |
| sum(x) | Вычисление суммы элементов массива x |
| length(x) | Длина объекта x |
| reglin(x, y) | Вычисление коэффициентов линейной регрессии для последовательностей x и у |
| plot2d(x, y, -1) | Построение двумерного графика функции у от аргумента x. Параметр -1 обозначает вид отображения «+». |
| plot(x, a*x+b) | Построение двумерного графика функции a*x+b от аргумента x. |
Структура программы приведена на рисунке 5.1
|
| Рисунок 5.1 – Структура программы |
Результаты работы программы приведены на рисунке 5.2.
|
Рисунок 5.2 – Результаты работы программы
График заданных последовательностей и прямой регрессии приведён на рисунке 5.3.
|
| Рисунок 5.3 – Заданные последовательности экспериментальных данных и прямая регрессии |
// Курсовая работа пл дисциплине
// "Технологии обработки информации"
// На тему
// "Обработка эксперементальных данных"
// Вариант 15
// Исходная последовательности
x = [1.5 2.3 5.5 5.9 6.1 9.4];
y = [3. 4.44 16. 13.92 13.88 25.32];
// Заданное значение для прогноза
|
|
|
t = 6.2
// Вычесление коэфициента
sumX = sum(x)
sumY = sum(y)
sum2X = sum(x.^2)
sum2Y = sum(y.^2)
sumXY = sum(x.*y)
xMean = sumX/length(x)
yMean = sumY/length(y)
s2x = sum2X/length(x) - xMean.^2
s2y = sum2Y/length(y) - yMean.^2
sXY = sumXY/length(x) - xMean * yMean
rXY = sXY/(sqrt(s2x)*sqrt(s2y))
// Вычисление коэффициентов линии регрессии
[a, b, sig] = reglin(x, y);
f=a*t + b
disp('Коэффициент корреляции ')
disp(rXY)
disp('Коэффициент а линии регрессии ')
disp(a)
disp('Коэффициент б линии регрессии ')
disp(b)
disp('Прогноз продаж')
disp(t)
disp('При предварительной продаже')
disp(f)
disp('Ошибка регрессии')
disp(sig)
//Построение графика линии регрессии
plot2d(x, y, -1)
plot(x, a*x+b)
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной расчетно-графической работе был произведён анализ экспериментальных данных, полученных в виде набора значений двух зависимых величин. Была установлена связь этих величин на основании величины коэффициента корреляции. Построено уравнение линейной регрессии. Вычислено значение зависимой величины по заданному значению независимой, определена ошибка регрессии. Написана программа в пакете Scilab 5.5.1 для проведения указанных вычислений и построены графики заданных последовательностей и линии регрессии. Оформление работы производилось в соответствии со стандартом оформления студенческих работ ВГЛТА [3].
|
|
|
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Шикин, Е.В. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие [Текст] / Е.В. Шикин, А.Г. Чхартишвили. – М.: Дело, 2004. - 440 с.
2. Тропин, И.С. Численные и технические расчеты в среде Scilab (ПО для решения задач численных и технических вычислений): Учеб. пособие [Текст] / И.С. Тропин, О.И. Михайлова, А.В. Михайлов. – Москва: 2008. – 65 с.
3. Оформление студенческих работ [Текст] : стандарт / Д. Н. Афоничев, Д. Ю. Капитонов, Н. Н. Харченко, А. С. Черных ; М-во образования и науки РФ, ГОУ ВПО «ВГЛТА». – Воронеж, 2011. – 59 с.
Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 181; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!