Форум
» Назад на решение задач по физике и термеху
Регистрация | Профиль | Войти | Забытый пароль | Присутствующие | Справка | Поиск

» Добро пожаловать, Гость: Войти | Регистрация
    Форум
    Математика
        Синусоидальная регрессия
Отметить все сообщения как прочитанные   [ Помощь ]
» Добро пожаловать на форум "Математика" «

Переход к теме
<< Назад Вперед >>
Одна страница
Модераторы: Roman Osipov, RKI, attention, paradise
  

Guest



Новичок

Дана функция вида  y=a+b*sin(c+d*x). Требуется апроксимировать ее на временной ряд данных (т.е. вичислить такие значения параметров a,b,c,d при которых значения функции y наиболее близки к исходным данным), x=[1,2,3,...,N]. Как это сделать, не понимаю. Пробовал метод наименьших квадратов-не работает. Кто знает, расскажите пожалуйста, уж очень нужно. Спасибо.
 Станислав. shumerin@mail.ru

Всего сообщений: Нет | Присоединился: Never | Отправлено: 11 янв. 2005 9:57 | IP
dm


Удален


Цитата: Guest написал 11 янв. 2005 8:57
Пробовал метод наименьших квадратов-не работает.


Что значит, что МНК не работает?


(Сообщение отредактировал dm 11 янв. 2005 9:43)

Всего сообщений: N/A | Присоединился: N/A | Отправлено: 11 янв. 2005 10:42 | IP
Guest



Новичок

 --- Что значит, что МНК не работает? ---
На сколько я знаю метод заключается в диференцировании функии остаточных ошибок         s(x,y)=summ(i-1,N)[a+b*sin(c+d*x(i))-y(i)]^2 (,где x(i),y(i)-исходные ряды данных, проше говоря координаты точек исходного временного графика данных) по всем параметрам (a,b,c,d) с последующим формированием системы из четырех уровнений приравнивая к нулю получившиеся при диф-ии вырожения.
Так вот как раз при диффер-ии s(x,y) возникают проблемы с синусом, который не позволяет вынести  параметр d из вырожения sin(c+d*x(i)). В случае с линейной регрессией это легко получается. А здесь наверно нужен какой-то другой метод. Хотя возможно я не совсем правельно диф-ую функцию s(x,y). В любом случае в интернете я нашел только несколько упоминаний что такая регрессия есть и ничего конкретного.

Всего сообщений: Нет | Присоединился: Never | Отправлено: 11 янв. 2005 14:47 | IP
Guest



Новичок

Удалено модератором. Спам.

(Сообщение отредактировал dm 19 янв. 2005 23:17)

Всего сообщений: Нет | Присоединился: Never | Отправлено: 19 янв. 2005 23:12 | IP
Guest



Новичок

В общем случае ничего не остается, как решать эту систему нелинейных уравнений, например, итерационными приближениями.
Для таких случаев в Mathcad есть функция genfit. Хотя и там сначала нужно грубо угадать значения коэффициентов...

Всего сообщений: Нет | Присоединился: Never | Отправлено: 5 марта 2005 17:51 | IP
alexeysmirnov20


Новичок

Об этом можно почитать в статье СМЕШАННАЯ РЕГРЕССИОННО-ТРЕНДОВАЯ МОДЕЛЬ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Всего сообщений: 1 | Присоединился: июнь 2015 | Отправлено: 28 июня 2015 19:03 | IP
Vegas



Новичок

Жесть где такому учат.

Всего сообщений: 15 | Присоединился: январь 2016 | Отправлено: 21 мая 2016 21:23 | IP

Отправка ответа:
Имя пользователя   Вы зарегистрировались?
Пароль   Забыли пароль?
Сообщение

Использование HTML запрещено

Использование IkonCode разрешено

Смайлики разрешены

Опции отправки

Добавить подпись?
Получать ответы по e-mail?
Разрешить смайлики в этом сообщении?
Просмотреть сообщение перед отправкой? Да   Нет
 

Переход к теме
<< Назад Вперед >>
Одна страница

Форум работает на скрипте © Ikonboard.com