Трансцендентная регрессия

From

Aleksey V. Vaneev (2:5003/15.1)

To

All

Date

2002-06-28T19:03:45Z

Area

RU.ALGORITHMS

24 июня 2002, Alex Malashonok to Aleksey V. Vaneev:

 AM> для полинома:
 AM>   y = a0 + g1*у(arg1) + g2*z(arg2) + ...
 AM> Если устраивает такой вариант можно в NETMAIL

Меня натолкнуло это уравнение на еще один вопрос, который меня интересует
(это никак не связано с предыдущим вопросом).

В общем, есть уравнение ТР:

^
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bkxk

Метод нахождения коэффициентов b "в теории" имеется. Хотя я бы не отказался от готового исходника.

Также существует другой метод - уравнение МР (множественной регрессии). Метод Брандона. Мне он, в общем-то больше нравится, потому как допускает использование любых приближающих уравнений.

Еще вопрос - достаточно ли сравнивать суммы абсолютных отклонений значений выборки от функции, чтобы выяснить какое приближающее уравнение лучше (линейное, квадратичное, или полиномиальное)?

А какие еще методы прогнозирования (интерполяции) результатов опытов существуют?

Если не сложно, укажите, пожалуйста, URL, где можно найти методику вычисления полинома любого порядка для данной выборки (метод наименьших квадратов для линии и параболы у меня уже имеется). Еще очень интересует задача оптимизации полученного уравнения. В случае ТР это линейная задача (наверное, подойдет симплекс-метод). А вот в случае метода Брандона получается нелинейное уравнение. Как его решать - не знаю (кроме применения генетических алгортимов). Но в случае с ГА остается нерешенной задача доказательства оптимальности (хотя для проведения фактических опытов и сойдет).

 e-mail: picoder@sbis.komi.ru

--- GoldED+/W32 1.1.5-20020105
 * Origin: рева корова паска корова (2:5003/15.1)