Matematické Fórum

Ale to pořád není dost přesné a proto se používá ta lineární regrese – ve zkatce: naměřil jsi nějaké body, teď je proložíš křivkou a tu zderivuješ. Teď jde o to jakou křivkou (funkci) použiješ, aby její derivace byla únosná, ale ta křivka procházela, co nejvíce těmi body:
Pokud ty body proložíš jen přímkou (y=ax+b) tak derivace bude jednoduchá y´= a, ale některé body budou úplně mimo tu přímku a výsledek tak bude dost mimo.
Tak si vezmeš složitější funkci – např.. y = ax – víc bodů už bude ležet na téhle přímce,  a derivace bude y´= 2*a*x (vidíš, už tam máš dvojku)
a tak dále, bereš další funkce a díváš se, která funkce nejvíc „sedí“ na ty tvoje body, tu pak zderivuješ a dostaneš vzorec 5 (proto jsou tu ty 8, ale vážně netuším z jaké funkce to je, to vymysleli chytřejší než já), proč je dole 12 – to je zase úpravou té derivované funkce, takže si tyhle čísla nemůžeš vymyslet, jsou výsledkem derivace nějaké funkce, která nejlépe popisuje tvoje hodnoty.

Takže na většinu hodnot použij tento vzorec - je nejpřesnější.
Ale jak sis všimnul, potřebuješ v něm dosadit hodnotu měření o 2 nižší a o 2 vyšší. Takže nejde použít na první a poslední dvě měření (všimni si, že u vzorce 5 je i = 2 ...N-2), takže na tyto měření musíš použít jiné vzorce - bude to méně přesné, ale zase to jde spočítat - to bude ten vzorec 4 (někteří tvý kolegové ho používali na celé měření, ale není to tak přesné), na úplné kraje pak použiješ vzorce 5 a 6 - přehledně ti to napsal mák

Už je ti to jasnější :-)

Jo a né každý má čas a možná i chuť se v neděli věnovat vašim příkladům, takže některé poznámky si příště odpusťte

↑ Stýv:

:-)