Differenze tra le versioni di "Comando SommaQuadratiErrori"
Da GeoGebra Manual.
m (Sostituzione testo - ';(.*)\[(.*)\]' con ';$1($2)') |
|||
Riga 1: | Riga 1: | ||
<noinclude>{{Manual Page|version=5.0}}</noinclude>{{command|statistics|SommaQuadratiErrori}} | <noinclude>{{Manual Page|version=5.0}}</noinclude>{{command|statistics|SommaQuadratiErrori}} | ||
− | ; SommaQuadratiErrori | + | ; SommaQuadratiErrori(Lista di punti, Funzione) |
: Calcola la somma dei quadrati delle differenze (SSE) tra le ordinate dei punti della lista e i valori che assume la funzione in corrispondenza delle loro ascisse. | : Calcola la somma dei quadrati delle differenze (SSE) tra le ordinate dei punti della lista e i valori che assume la funzione in corrispondenza delle loro ascisse. | ||
{{example|1=Data la lista: <code><nowiki>L={(1, 2), (3, 5),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}</nowiki></code> e definite: <code>f(x)=RegPol[L,1]</code> e <code>g(x)=RegPol[L,2]</code>, allora è possibile determinare quale tra le due funzioni offre la migliore regressione, cioè quella avente la minima somma dei quadrati degli errori (Gauss), confrontando: <code>sse_f=SommaQuadratiErrori[L,f]</code> che restituisce ''9'' e <code>sse_g=SommaQuadratiErrori[L,g]</code> che restituisce ''6.99''.}} | {{example|1=Data la lista: <code><nowiki>L={(1, 2), (3, 5),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}</nowiki></code> e definite: <code>f(x)=RegPol[L,1]</code> e <code>g(x)=RegPol[L,2]</code>, allora è possibile determinare quale tra le due funzioni offre la migliore regressione, cioè quella avente la minima somma dei quadrati degli errori (Gauss), confrontando: <code>sse_f=SommaQuadratiErrori[L,f]</code> che restituisce ''9'' e <code>sse_g=SommaQuadratiErrori[L,g]</code> che restituisce ''6.99''.}} |
Versione delle 17:28, 7 ott 2017
- SommaQuadratiErrori(Lista di punti, Funzione)
- Calcola la somma dei quadrati delle differenze (SSE) tra le ordinate dei punti della lista e i valori che assume la funzione in corrispondenza delle loro ascisse.
Esempio: Data la lista:
L={(1, 2), (3, 5),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}
e definite: f(x)=RegPol[L,1]
e g(x)=RegPol[L,2]
, allora è possibile determinare quale tra le due funzioni offre la migliore regressione, cioè quella avente la minima somma dei quadrati degli errori (Gauss), confrontando: sse_f=SommaQuadratiErrori[L,f]
che restituisce 9 e sse_g=SommaQuadratiErrori[L,g]
che restituisce 6.99.