Download presentation
Presentation is loading. Please wait.
Published byMercedes Escobar Pereyra Modified over 10 years ago
1
Práctica 9 Aproximación Mínimo-Cuadrática Ajuste de datos discretos
2
Aproximación Mínimo- Cuadrática. Ajuste de datos discretos vAproximación Polinómica Mínimo-Cuadrática vSistemas sobredeterminados vFactorización QR vMétodo de Gram-Scmidt vModelos lineales
3
Líneas telefónicas / 100 habitantes
4
vNodos: vNodos: (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x m, y m ) vRecta de regresión: vError cuadrático Recta de regresión
5
19881989199019911992199319941995 28 30 32 34 36 38 40 Líneas telefónicas / 100 habitantes
6
vMedia vRecta de regresión vEcuaciones normales Cambio de origen
7
Regresión parabólica
8
v P n (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... + a n x n v Error cuadrático v Índice de determinación Ajuste polinómico Mínimo- Cuadrático
9
Ajuste Mínimo Cuadrático con MATLAB
10
vSistema inicial vError cuadrático vEcuaciones normales Sistemas sobredeterminados
11
v Ecuaciones normales vFactorización QR vEcuaciones normales reducidas Factorización QR
12
Algoritmo de Gram-Schmidt Para k = 1:n r kk = ||a k || q k = a k /r kk Para j = k+1:n r kj = r kj = a j = a j r kj q k finfin
13
Modelos lineales v Funciones base v Sistema de ecuaciones lineales
14
Transformación de datos
15
F I N
Similar presentations
© 2025 SlidePlayer.com Inc.
All rights reserved.