А) Обычно используется для статистической обработки результатов эксперимента, когда по заданному набору точек на плоскости (хотя можно и не только для плоскости применять) получают функцию в виде уравнения (т. е. аналитически заданную), непрерывную в области, заданной этими точками, которая максимально близко соответствует этому заданному набору точек. Такое определение функции обычно называется табличным, а полученную в результате в аналитическом виде функцию — линией регрессии. Критерий её поиска — минимизация суммы квадратов отклонений данной функции (линии регрессии) от изначально заданных точек, поэтому и называется «метод наименьших квадратов».
Б) основная тенденция изменения чего-либо: например, в математике — временного ряда.
В) Линия проходит через центр тяжести выборочных данных,
то есть выполняется равенство:
y=b1+sum(bi·xi)
Г) Нет, не может. Потому что в этом случае параллельно опустив тренд до первой же точки , мы уже добьемся лучшего совпадения с экспериментальными данными. Все расстояния от тренда до экспериментальных точек уменьшатся, а, значит, уменьшится и сумма квадратов расстояний.
// PascalABC.NET 3.2, сборка 1387 от 17.02.2017 // Внимание! Если программа не работает, обновите версию!
1) begin var a,b:real; Read(a,b); if (a>0) and (b>0) then Writeln('Произведение равно ',a*b) else Writeln('Сумма квадратов равна ',a*a+b*b) end.
2) begin var a:=ArrRandom(ReadInteger('n='),-99,99); a.Println; for var i:=0 to a.Length-1 do if i.IsOdd then a[i]:=0 else if (i+1) mod 5 =0 then a[i]*=2; a.Println; end.
Замечание "Каждый второй" и "каждый пятый" дают пересечение на каждом десятом. И получается. что каждый десятый элемент должен быть обнулён. как каждый второй и удвоен, как каждый пятый, так что все равно получим ноль.
/
Объяснение:
А) Обычно используется для статистической обработки результатов эксперимента, когда по заданному набору точек на плоскости (хотя можно и не только для плоскости применять) получают функцию в виде уравнения (т. е. аналитически заданную), непрерывную в области, заданной этими точками, которая максимально близко соответствует этому заданному набору точек. Такое определение функции обычно называется табличным, а полученную в результате в аналитическом виде функцию — линией регрессии. Критерий её поиска — минимизация суммы квадратов отклонений данной функции (линии регрессии) от изначально заданных точек, поэтому и называется «метод наименьших квадратов».
Б) основная тенденция изменения чего-либо: например, в математике — временного ряда.
В) Линия проходит через центр тяжести выборочных данных,
то есть выполняется равенство:
y=b1+sum(bi·xi)
Г) Нет, не может. Потому что в этом случае параллельно опустив тренд до первой же точки , мы уже добьемся лучшего совпадения с экспериментальными данными. Все расстояния от тренда до экспериментальных точек уменьшатся, а, значит, уменьшится и сумма квадратов расстояний.
источник:https://murnik.ru/dlja-chego-ispolzuetsja-metod-naimenshih-kvadratov-chto-takoe-trend-kak-raspolagaetsja-linija-trenda-postroennaja-po-mnk-otnositelno-jeksperimentalnyh-tochek-mozhet-li-trend-postroennyj-po-mnk-projti
// Внимание! Если программа не работает, обновите версию!
1)
begin
var a,b:real;
Read(a,b);
if (a>0) and (b>0) then Writeln('Произведение равно ',a*b)
else Writeln('Сумма квадратов равна ',a*a+b*b)
end.
2)
begin
var a:=ArrRandom(ReadInteger('n='),-99,99); a.Println;
for var i:=0 to a.Length-1 do
if i.IsOdd then a[i]:=0
else
if (i+1) mod 5 =0 then a[i]*=2;
a.Println;
end.
Пример
n= 17
7 -49 -21 84 87 12 27 86 -29 -55 -32 -83 -24 96 -3 -3 -78
7 0 -21 0 174 0 27 0 -29 0 -32 0 -24 0 -6 0 -78
Замечание
"Каждый второй" и "каждый пятый" дают пересечение на каждом десятом. И получается. что каждый десятый элемент должен быть обнулён. как каждый второй и удвоен, как каждый пятый, так что все равно получим ноль.