Differenze tra le versioni di "Comando Regressione"
Da GeoGebra Manual.
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| − | ;Regressione | + | ;Regressione(Lista di punti, Lista di Funzioni) |
:Calcola una funzione che è combinazione lineare delle ''funzioni'' e meglio approssima i ''punti'' della lista. | :Calcola una funzione che è combinazione lineare delle ''funzioni'' e meglio approssima i ''punti'' della lista. | ||
:{{examples|1=<div> | :{{examples|1=<div> | ||
:* <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>}} | ||
| − | ;Regressione | + | ;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. | :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. | ||
:{{example|1=Sia ''a'' uno slider con intervallo da ''-5'' a ''5'' e incremento 1. Il comando <code><nowiki>Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, a + x^2]</nowiki></code> restituisce ''-1 + x^2''.}} | :{{example|1=Sia ''a'' uno slider con intervallo da ''-5'' a ''5'' e incremento 1. Il comando <code><nowiki>Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, a + x^2]</nowiki></code> restituisce ''-1 + x^2''.}} | ||
{{note|1=Altri comandi di regressione: [[comando RegExp|RegExp]], [[comando RegCrescita|RegCrescita]], [[comando RegLin|RegLin]], [[comando RegLinX|RegLinX]], [[comando RegLog|RegLog]], [[comando RegLogistica|RegLogistica]], [[comando RegPol|RegPol]], [[comando RegPot|RegPot]] e [[comando RegSin|RegSin]].}} | {{note|1=Altri comandi di regressione: [[comando RegExp|RegExp]], [[comando RegCrescita|RegCrescita]], [[comando RegLin|RegLin]], [[comando RegLinX|RegLinX]], [[comando RegLog|RegLog]], [[comando RegLogistica|RegLogistica]], [[comando RegPol|RegPol]], [[comando RegPot|RegPot]] e [[comando RegSin|RegSin]].}} | ||
Versione delle 17:27, 7 ott 2017
- 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.
