Differenze tra le versioni di "Comando Regressione"
Da GeoGebra Manual.
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| − | ;Regressione[ Lista di punti, Lista di funzioni ] | + | ;Regressione[Lista di punti, Lista di funzioni] |
: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] | + | ;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 00:39, 20 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.
