Методы прогнозирования экономических объектов

Определение наилучшей функции по методике наименьших квадратов. Порядок вычисления интерполяционного полинома Лагранжа, который проходит через все заданные точки. Принципы и особенности представления приближенной функции многочленом второй степени.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 15.05.2014
Размер файла 40,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. По методу наименьших квадратов найти наилучшую функцию

t-4 -1 1 4;

y-3 -1,5 0,5 1,5;

Решение:

Пусть на основании экономического анализа получены четыре значения искомой функции

t

-4

-1

1

4

y

-3

-1,5

0,5

1,5

Рис. 1

Будем искать функцию в виде линейной функции .

Для составления системы и определения коэффициентов и предварительно находим

Система принимает вид:

Из первого уравнения находим :

Из второго уравнения находим :

Итак: искомая прямая есть .

Построим эту прямую по двум точкам и изобразим ее на рис. 1.

2. По методу наименьших квадратов найти наилучшую функцию

t -2 -0,5 1 1,5;

y1,5 1,7 4 6;

Решение:

t

-2

-0,5

1

1,5

y

1,5

1,7

4

6

Пусть за аппроксимизирующую функцию взят трехчлен второй степени

Для нахождения коэффициентов уравнения составим и решим систему:

Предварительно найдем суммы:

Получена система линейных уравнений для определения неизвестных .

Решая систему, найдем коэффициенты .

3. Найти интерполяционный полином Лагранжа, проходящий через все заданные точки:

t 1 2,5 3,5;

y2 2 2,5;

Решение

Из экономического анализа получены такие значения функции : при ; при ; при . Требуется представить приближенно функцию многочленом 2-й степени.

По формуле

лагранж многочлен интерполяционный

имеем (при ):

или

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Понятие интерполяционного многочлена Лагранжа как многочлена минимальной степени, порядок его построения. Решение и оценка остаточного члена. Нахождение приближающей функции в виде линейной функции, квадратного трехчлена и других элементарных функций.

    курсовая работа [141,5 K], добавлен 23.07.2011

  • Вероятностное обоснование метода наименьших квадратов как наилучшей оценки. Прямая и обратная регрессии. Общая линейная модель. Многофакторные модели. Доверительные интервалы для оценок метода наименьших квадратов. Определение минимума невязки.

    реферат [383,7 K], добавлен 19.08.2015

  • Изучение аппроксимации таблично заданной функции методом наименьших квадратов при помощи вычислительной системы Mathcad. Исходные данные и функция, вычисляющая матрицу коэффициентов систему уравнений. Выполнение вычислений для разных порядков полинома.

    лабораторная работа [166,4 K], добавлен 13.04.2016

  • Интерполяция с помощью полинома Ньютона исходных данных. Значение интерполяционного полинома в заданной точке. Уточнение значения корня на заданном интервале тремя итерациями и поиск погрешности вычисления. Методы треугольников, трапеций и Симпсона.

    контрольная работа [225,2 K], добавлен 06.06.2011

  • Разделенные разности и аппроксимация функций методом наименьших квадратов. Интерполяционные многочлены Лагранжа и Ньютона. Экспериментальные данные функциональной зависимости. Система уравнений для полинома. Графики аппроксимирующих многочленов.

    реферат [139,0 K], добавлен 26.07.2009

  • Аппроксимация и теория приближений, применение метода наименьших квадратов для оценки характера приближения. Квадратичное приближение таблично заданной функции по дискретной норме Гаусса. Интегральное приближение функции, которая задана аналитически.

    реферат [82,0 K], добавлен 05.09.2010

  • Постановка задачи аппроксимации методом наименьших квадратов, выбор аппроксимирующей функции. Общая методика решения данной задачи. Рекомендации по выбору формы записи систем линейных алгебраических уравнений. Решение систем методом обратной матрицы.

    курсовая работа [77,1 K], добавлен 02.06.2011

  • Основные задачи регрессионного анализа в математической статистике. Вычисление дисперсии параметров уравнения регрессии и дисперсии прогнозирования эндогенной переменной. Установление зависимости между переменными. Применение метода наименьших квадратов.

    презентация [100,3 K], добавлен 16.12.2014

  • Построение графика непрерывной функции. Определение множителя Лагранжа. Критические точки - значения аргумента из области определения функции, при которых производная функции обращается в нуль. Наибольшее и наименьшее значения функции на отрезке.

    контрольная работа [295,5 K], добавлен 24.03.2009

  • Определение погрешности вычислений при численном дифференцировании. Алгебраический порядок точности численного метода как наибольшей степени полинома. Основной и вспомогательный бланк для решения задачи Коши. Применение интерполяционной формулы Лагранжа.

    реферат [1,4 M], добавлен 10.06.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.