• Sonuç bulunamadı

REGRESYON REGRESYON REGRESYON REGRESYON

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "REGRESYON REGRESYON REGRESYON REGRESYON"

Copied!
27
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

REGRESYON

REGRESYON

REGRESYON

REGRESYON

(2)

 Enterpolasyon, ayrık noktalarda değerleri bilinen bir fonksiyonun, bu noktalardan geçen bir polinom veya başka bir fonksiyon ile yaklaşık olarak hesaplanabilme işlemidir.

SAYISAL YAKLAŞIM YÖNTEMLERİ - REGRESYON

 Enterpolasyon işlemi sırasında polinomlar için alınan nokta sayısı, kullanılan polinomun üssünden bir fazla olmalıdır.

Çok sayıda değerin bilindiği bazı problemlerde ise, bu değerlerin tümünün kullanılması iyi bir çözüm için gereklidir.

 Bir diğer nokta ise yaklaşık olarak kullanılan enterpolasyon fonksiyonu F(x),

 Bir diğer nokta ise yaklaşık olarak kullanılan enterpolasyon fonksiyonu F(x), verilen bir f(x) fonksiyonunu ancak belli bir aralıkta tanımlar. Bazı hallerde gerçek fonksiyon ile enterpolasyon fonksiyonu verilen aralık dışında birbirlerinden çok farklı olabilir.

 Enterpolasyon yapılabilmesi için çizilmiş eğri, gerçek f(x) fonksiyonunun değişimine çok yakın olmalıdır. Aksi taktirde arada bir fark meydana gelir ve yi değerleri için

yi = F(xi) + Ɛi

Eşitliği geçerli olur. Ɛi , i.’inci ölçmedeki toplam hatayı gösterir. Xi ‘lerin tespitinde de hata yapılmış ise çözüm gittikçe zorlaşır.

(3)

EN KÜÇÜK KARELER YAKLAŞIMI

(4)
(5)

A B

(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)

EN KÜÇÜK KARELERDE POLİNOM YAKLAŞIMI

(12)
(13)
(14)

EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ İLE DOĞRUSAL (LINEER) OLMAYAN FONKSİYONLARIN UYDURULMASI

Bazı durumlarda deneylerden elde edilen değerlere bir polinom uyduramıyorsak, fonksiyonları

Katsayılar bakımından doğrusal olmayan başka şekillerde tanımlayabiliriz. Bu denklemlerin çözümü güç olduğundan logaritmaları alınarak lineer yapılabilir.

denklemlerin çözümü güç olduğundan logaritmaları alınarak lineer yapılabilir.

(15)
(16)
(17)
(18)

EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ İLE TRİGONOMETRİK FONKSİYON YAKLAŞIMI

(19)
(20)
(21)
(22)
(23)
(24)

ÇOKLU REGRESYON

(25)
(26)
(27)

Referanslar

Benzer Belgeler

Y ile bağımlı değişken, X ile bağımsız değişken gösterilmek üzere, iki yada daha çok değişken arasındaki ilişkinin yapısı regresyon çözümlemesi, ilişkinin

Hata terimi (artık), gözlenen değer ile model tarafından tahmin edilen değer arasındaki farktır... En küçük kareler (EKK)

2 Çoklu Do ˘grusal Regresyon Katsayıların tahmini ve yorumu Katsayıların ve modelin kesinli ˘gi Nitel de ˘gi¸skenler. Çoklu

• Çoklu regresyon modelinde de tıpkı tekli modelde olduğu gibi katsayılar hesaplanırken bağımsız değişkenlerin ortalamadan sapmaları kullanılmaktadır.. Aşağıda sırası

Bu matrisin birinci satırı a 0 katsayısı için, ikinci satırı ise a 1 katsayısı için bir tahmin olup regresyon tahmin modelinde aranan katsayılardır.. Regresyon

Bunun için N > 50 + 8m (m modelled kullanılan bağımsız değişken sayısı) koşulunun sağlandığından emin olunmalıdır. Örneğin, 5 bağımsız değişkenin dahil

• Basit doğrusal regresyondaki basit kelimesi iki değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak için. kullanılmasından, doğrusal kelimesi ise kurulan modelin

• Determinasyon katsayısı olarak