Differenze tra le versioni di "Comando Regressione"
Da GeoGebra Manual.
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:* <code>Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, {x^2, x}]</code> restituisce 0.625 ''x''^2 - 0.25''x''. | :* <code>Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, {x^2, x}]</code> restituisce 0.625 ''x''^2 - 0.25''x''. | ||
:* Dati ''L={A, B, C,...}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}'', il comando <code> Regressione[L,F]</code> calcola una funzione del tipo ''a + b x + c e^x'' che approssima i punti della lista.</div>}} | :* Dati ''L={A, B, C,...}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}'', il comando <code> Regressione[L,F]</code> calcola una funzione del tipo ''a + b x + c e^x'' che approssima i punti della lista.</div>}} |
Versione delle 12:46, 17 ott 2015
- Regressione[Lista di punti, Lista di Funzioni]
- Calcola una funzione che è combinazione lineare delle funzioni e meglio approssima i punti della lista.
- Esempi:
Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, {x^2, x}]
restituisce 0.625 x^2 - 0.25x.- Dati L={A, B, C,...}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}, il comando
Regressione[L,F]
calcola una funzione del tipo a + b x + c e^x che approssima i punti della lista.
- Regressione[Lista di punti, Funzione]
- Calcola una funzione di errore quadratico minimo, utilizzando i punti della lista. La Funzione deve dipendere da uno o più slider, presi come valori iniziali dei parametri da ottimizzare. L'iterazione è di tipo non lineare e può non convergere: in questo caso provare a modificare i valori degli slider in modo da ricercare un migliore valore iniziale.
- Esempio: Sia a uno slider con intervallo da -5 a 5 e incremento 1. Il comando
Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, a + x^2]
restituisce -1 + x^2.
Note: Altri comandi di regressione: RegExp, RegCrescita, RegLin, RegLinX, RegLog, RegLogistica, RegPol, RegPot e RegSin.