SQA (Befehl): Unterschied zwischen den Versionen
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:{{Example|1= Angenommen wir haben eine Liste von Punkten <code><nowiki>L={(1, 3), (3, 4),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}</nowiki></code> und die beiden Funktionen <code>f(x)=TrendPoly[L,1]</code> und <code>g(x)=FitPoly[L,2]</code>. Dann ergibt <code>SQA[L,f]</code> ''9'' und <code>SQA[L,g]</code> ''6.99'' und wir sehen, dass ''g(x)'' die bessere Annäherung ist im Sinne der kleinsten Summe der quadratischen Fehler. | :{{Example|1= Angenommen wir haben eine Liste von Punkten <code><nowiki>L={(1, 3), (3, 4),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}</nowiki></code> und die beiden Funktionen <code>f(x)=TrendPoly[L,1]</code> und <code>g(x)=FitPoly[L,2]</code>. Dann ergibt <code>SQA[L,f]</code> ''9'' und <code>SQA[L,g]</code> ''6.99'' und wir sehen, dass ''g(x)'' die bessere Annäherung ist im Sinne der kleinsten Summe der quadratischen Fehler. | ||
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Aktuelle Version vom 7. Oktober 2017, 17:48 Uhr
- SQA( <Liste von Punkten>, <Funktion> )
- Berechnet die Summe der quadratischen Abweichungen, SQA, zwischen den y-Werten der Punkte in der Liste und den Funktionswerten der x-Werte in der Liste.
- Beispiel: Angenommen wir haben eine Liste von Punkten
L={(1, 3), (3, 4),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}und die beiden Funktionenf(x)=TrendPoly[L,1]undg(x)=FitPoly[L,2]. Dann ergibtSQA[L,f]9 undSQA[L,g]6.99 und wir sehen, dass g(x) die bessere Annäherung ist im Sinne der kleinsten Summe der quadratischen Fehler.
