Метод наименьших квадратов. При анализе результатов различных экспериментов очень часто возникает необходимость установить вид зависимости какой-либо величины y от величины х

При анализе результатов различных экспериментов очень часто возникает необходимость установить вид зависимости какой-либо величины y от величины х. Например, какова зависимость силы тока I в цепи от приложенного напряжения U или какова зависимость производительности труда работника от его заработной платы.

Чтобы установить вид функциональной зависимости y = f (x) производят ряд измерений искомой величины y для нескольких различных значений величины х.

Для наглядности результаты измерений, то есть экспериментальные точки с координатами (x_i, y_i), наносят на координатную плоскость OXY и пытаются подобрать функцию y = f (x), график которой наилучшим образом моделирует (отражает) реальную зависимость величины y от величины х. Этот метод называется аппроксимацией, а найденная приблѝженная к реальной функциональная зависимость – аппроксимирующей.

Существует множество методов нахождения аппроксимирующих зависимостей. Наиболее используемым является метод наименьших квадратов (МНК). Он базируется на следующих основных положениях:

1. Заранее на основании каких-либо предположений (например, на основании научных законов) выбирается общий вид зависимости y = f (x). Очень часто, и в естественных, и в социально-экономических науках в качестве аппроксимирующей выбирается линейнаязависимость у = ах + b.

Даже когда зависимость нелинейная (например, зависимость пути S от времени t при равноускоренном движении ), величины, откладываемые по координатным осям, выбирают таким образом, чтобы получить линейную зависимость. То есть, график пути S от времени t при равнопеременном движении строят в осях S = f (t ²). Тогда графиком является прямая линия, походящая через начало отсчёта.

2. Аппроксимирующая зависимость у = ах + b является оптимальной (наиболее приближенной к реальной), если сумма квадратов отклонений (расстояний) по вертикали от экспериментальных точек до кривой будет минимальной.

Для построения аппроксимирующей прямой y = ax + b необходимо найти значения углового коэффициента а и параметра b.

При выводе предположим, что погрешности содержат только величины y_i (такое предположение часто оправдывается на практике), иначе вывод значительно усложнится. Пусть отклонение по вертикали экспериментального значения y_i от аппроксимирующей прямой у = ах + b в i -ом (i = 1, 2, 3,..., n) измерении (при х = x_i) равно

,

тогда, согласно методу наименьших квадратов наилучшим приближением будет такая аппроксимирующая прямая, для которой сумма квадратов отклонений по вертикали от экспериментальных точек до прямой по всем n измерениям будет минимальной, т.е.

– минимальна.

Для определения значений коэффициентов а и b аппроксимирующей прямой, при которых величина S будет минимальной, найдем частные производные и и приравняем их к нулю.

Составим систему уравнений:

; (3.2.1)

Учитывая, что а = Const и b = Const, и, разделив каждое из уравнений системы (3.2.1) на 2, получим

(3.2.2)

Коэффициенты а и b найдём решением системы уравнений (3.2.2).

Для нахождения коэффициента а, умножим первое уравнение системы (3.2.2) на n, а второе – на :

(3.2.3)

Вычтем второе уравнение системы (3.2.3) из первого и получим:

,

откуда коэффициент а:

. (3.2.4)

Для нахождения коэффициента b, умножим первое уравнение системы (3.2.2) на , а второе – на :

(3.2.5)

Вычтем первое уравнение системы (3.2.5) из второго и получим:

,

откуда коэффициент b:

. (3.2.6)

Очевидно, что ручная обработка результатов с помощью приведённых формул слишком трудоёмка. При построении графиков "вручную" метод наименьших квадратов используется интегрировано – прямая между экспериментальными точками проводится "на глаз".

3.2.2 Пример выполнения задания

Задача:

Экспериментально снята зависимость величины у от величины х (значения х и соответствующие им экспериментальные значения у приведены в таблице).

Методом наименьших квадратов определить коэффициенты а и b аппроксимирующей линейной зависимости у = ах + b. На системе координат OXY проставить экспериментальные точки и построить график аппроксимирующей зависимости.

Решение:

Коэффициенты а и b для построения аппроксимирующей линейной зависимости у = ax + b найдем методом наименьших квадратов, используя готовые формулы (3.2.4) и (3.2.6).

Для удобства вычислений заполним таблицу:

i
xi
xi2												–
yi	2,0	2,4	2,5	3,2	3,8	4,2	4,1	5,0	5,4	6,0	38,8	–
xiyi		2,4	5,0	9,6	15,2	21,0	24,6	35,0	43,2	54,0		–

где

;

;

;

;

.

Тогда, учитывая, что число измерений n = 10, по формулам (3.2.4) и (3.2.6) найдём коэффициенты а и b аппроксимирующей линейной зависимости:

;

.

Следовательно, аппроксимирующая линейная зависимость имеет вид

у = 0,44 x + 1,88.

Для построения графика аппроксимирующей зависимости найдем координаты двух точек А и В, принадлежащих прямой:

На системе координат OXY проставим экспериментальные точки (обозначены символом «○») и построим график аппроксимирующей зависимости по точкам А и В (обозначены символом «*»).

Date: 2015-08-15; view: 1252; Нарушение авторских прав