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>}}
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;Regressione(Lista di punti, Funzione)
 
;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]].}}
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{{note|1=<div>
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*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]].
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*Se si lavora con numeri piccoli o grandi, conviene normalizzare i valori in modo da ottenere risultati più accurati. Vedere il [[comando Normalizza]].</div>}}

Versione attuale delle 10:52, 5 feb 2019



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:
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