최소 자승법
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작성일 23-01-21 01:40
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원리상 이방법은 어떤 종류의 함수에 대하여나 사용할 수 있다 그러나 실제에 있어서는 다항 함수가 아닐 경우에는 수치 계산의 양이 너무 과중해서 사용하기가 어렵다.
얼마나 가깝게 맞느나를 평가하는 데는를 제곱한 다…(drop)
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한 세트의 데이터 점들이나 또는 실험 데이터로부터 계산한 한 세트의 유도량을 파라미터가 포함된 수학적 함수에 잘 멎게 해주기 위해서 이파라미터... , 최소 자승법공학기술레포트 ,
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한 세트의 데이터 점들이나 또는 實驗(실험) 데이터로부터 계산한 한 세트의 유도량을 파라미터가 포함된 수학적 함수에 잘 멎게 해주기 위해서 이파라미터...
한 세트의 데이터 점들이나 또는 experiment(실험) 데이터로부터 계산한 한 세트의 유도량을 파라미터가 포함된 수학적 함수에 잘 멎게 해주기 위해서 이파라미터를 조절해 주어야 할 때가 많이 있다 최소 자승법은 이 데이터를 가장 잘 맞게하여 줄 수 있는 파라미터값의 체계적 결정 방법인 것이다. 그리하여 여기에서는 다항 함수에 대하여만 생각하기로 한다.
지금 N개의 데이터 점들 (x,y)이 근사적으로 다음과 같은 꼴의 곡선으로 표시될 수 있다고 생각 해 보자.
지금 y의 experiment(실험)치가 계산치로부터 벗어나는 편차를 라고 하자. 즉
y의 계산치는 (AI .3) 식으로부터 억는 것이므로 이편차는 다음과 같이 된다 ,
만일 이 함수가 데이터를 잘 나타내고 또 오차들이 무작정일때는 가 음이 되는 경우와 양이 되는 경우가 비슷하게 나타날 것이며 그리하여를 모든 데이터 점들에 걸쳐서 합해주면 거의 영이 될 것이다.
