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LatticeReduceInterpolation

Fit

FilledSmallSquare Fit[daten, funs, vars] bestimmt mit der Methode der kleinsten Quadrate für eine Datenliste eine Linearkombination der Funktionen funs der Variablen vars.

FilledSmallSquare Die Daten können die Form , , ... , , , , ... , , ... haben, wobei die Anzahl der Koordinaten x, y, ... gleich der Anzahl der Variablen in der Liste vars ist.

FilledSmallSquare Die Daten können auch von der Form , , ... sein mit einer einzigen Koordinate, die die Werte 1, 2, ... annimmt.

FilledSmallSquare Das Argument funs kann eine beliebige Liste von Funktionen sein, die nur von den Objekten vars abhängen.

FilledSmallSquare Fit[, , ... , 1, x, x^2, x] ergibt eine quadratische Anpassung für eine Folge von Werten . Das Ergebnis ist von der Form + x + x^2 mit reellen Zahlen . Es wird angenommen, daß aufeinanderfolgende Werte für x, die zur Berechnung der notwendig sind, 1, 2, ... sind.

FilledSmallSquare Fit[, , , , ... , 1, x, x^2, x] führt eine quadratische Anpassung durch und nimmt als Folge von x-Werten an.

FilledSmallSquare Fit[, , , ... , 1, x, y, x, y] bestimmt eine Anpassung der Form + x + y.

FilledSmallSquare Fit ermittelt immer die Linearkombination der Funktionen in der Liste forms, die die Summe der quadratischen Abweichungen der Werte minimiert.

FilledSmallSquare Exakte Zahlen als Eingabe für Fit werden in Gleitpunktzahlen mit Maschinengenauigkeit umgewandelt.

FilledSmallSquare Siehe Das Mathematica Buch: 1.6.6 und 3.8.1.

FilledSmallSquare Anmerkungen zur Implementierung: A.9.4.

FilledSmallSquare Siehe auch: Interpolation, InterpolatingPolynomial, Solve, PseudoInverse, QRDecomposition, FindMinimum.

FilledSmallSquare Verwandte Pakete: Statistics`NonlinearFit`, Statistics`LinearRegression`.

Further Examples

LatticeReduceInterpolation