Differenze tra le versioni di "Comando Regressione"

Da GeoGebra Manual.
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;Regressione[ Lista di punti, Lista di funzioni ]
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:Calcola una combinazione lineare delle funzioni e dei punti della lista.
 
:Calcola una combinazione lineare delle funzioni e dei punti della lista.
 
{{example|1=Dati ''L={A,B,C,...}, f(x)=1, g(x)=x, h(x)=e^x, F={f,g,h}''
 
{{example|1=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'' utilizzando i punti della lista.}}
 
il comando <code> Regressione[L,F]</code> calcola una funzione del tipo ''a + b x + c e^x'' utilizzando i punti della lista.}}
;Regressione[ Lista di punti, Funzione]
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;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.

Versione delle 23:39, 19 giu 2011



Regressione[Lista di punti, Lista di funzioni]
Calcola una combinazione lineare delle funzioni e dei punti della lista.
Esempio: 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 utilizzando 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.
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