לדלג לתוכן

קובץ:Regression lineaire ordonnees orthogonal.svg

תוכן הדף אינו נתמך בשפות אחרות.
מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

לקובץ המקורי(קובץ SVG, הגודל המקורי: 317 × 384 פיקסלים, גודל הקובץ: 44 ק"ב)

ויקישיתוף זהו קובץ שמקורו במיזם ויקישיתוף. תיאורו בדף תיאור הקובץ המקורי (בעברית) מוצג למטה.

תקציר

תיאור
English: Illustration of least squares fitting. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained using least-squares estimation of the vertical offset (plain blue line) and of the perpendicular offset (total least squares, dashed blue line). Created using Scilab, modified with Inkscape.
Français : Illustration de la régression linéaire par la méthode des moindres carrés. Les données (points rouges) ont pour coordonnées (1 ; 6), (2 ; 5), (3 ; 7) et (4 ; 10). On effectue une régression linéaire en considérant les écarts en ordonnée (ligne bleue continue) et orthogonaux (moindres carrés totaux, trait pointillé bleu). Réalisé avec Scilab, modifié avec Inkscape.
תאריך יצירה (UTC)
מקור קובץ זה הוא יצירה נגזרת של : Linear least squares example2.svg
יוצר


זוהי תמונה מרוטשת, זאת אומרת שהתמונה שונתה בצורה דיגיטלית מהמקור. Modifications: redrawn with Scilab, with two different algorithms. את התמונה המקורית ניתן לראות ב: Linear least squares example2.svg. השינוי בוצע על ידי Cdang.


 
. Inkscape עם‎‎ נוצרה ה תמונה

Scilab source

// Données

X = 1:4;
Y = [6, 5, 7, 10];

// régression horizontale
[a, b, sigma] = reglin(Y, X);

// régression verticale
[aa, bb, sigma] = reglin(X, Y);

// régression orthogonale
Ainit = [0, 1];

function [e] = resorth(A, X, Y)
    e = 1/(1 + A(2)^2)*(Y - A(1) - A(2)*X).^2
endfunction

[S, Aopt] = leastsq(list(resorth, X', Y'), Ainit);

// points projetés sur la droite

Xh = a*Y + b;
Yv = aa*X + bb;
normdo = sqrt(1 + Aopt(2)^2);
distcurv = (1/normdo)*(X + Aopt(2)*(Y - Aopt(1)));
Xorth = (1/normdo)*distcurv;
Yorth = Aopt(1) + (Aopt(2)/normdo)*distcurv;

// droite de régression verticale
xx1 = (y1 - bb)/aa;
xx2 = (y2 - bb)/aa;

// droite de régression orthogonale
xxx1 = (y1 - Aopt(1))/Aopt(2);
xxx2 = (y2 - Aopt(1))/Aopt(2);

// tracé
clf;
couleurs = [get(sdf(), 'color_map') ; 0.75, 0.75, 0.75];
xset('colormap', couleurs);

xsegs([X ; X], [Y ; Yv], 14) // segments verticaux
h2 = gce();
h2.thickness = 2;

xsegs([X ; Xorth], [Y ; Yorth], 14) // segments orthogonaux
h2 = gce();
h2.line_style = 2;

xpoly([xx1, xx2], [y1, y2]) // droite de régression verticale
h3 = gce();
h3.thickness = 2;
h3.foreground = 2;

xpoly([xxx1, xxx2], [y1, y2]) // droite de régression orthogonale
h5 = gce();
h5.line_style = 2;
h5.foreground = 2;

plot(X, Y, 'ok') // points
h5 = gce();
h5.children.mark_background = 5;
axe = gca();
axe.data_bounds = [0, 4 ; 5, 10.25];
axe.grid = [33, 33];
axe.tight_limits = 'on';
axe.isoview = 'on';
xtitle(' ', 'x', 'y')

רישיון

אני, בעל זכויות היוצרים על היצירה הזאת, מפרסם אותה בזאת תחת הרישיונות הבאים:
w:he:Creative Commons
ייחוס שיתוף זהה
הקובץ הזה מתפרסם לפי תנאי רישיון קריאייטיב קומונז ייחוס-שיתוף זהה 3.0 לא מותאם.
הנכם רשאים:
  • לשתף – להעתיק, להפיץ ולהעביר את העבודה
  • לערבב בין עבודות – להתאים את העבודה
תחת התנאים הבאים:
  • ייחוס – יש לתת ייחוס הולם, לתת קישור לרישיון, ולציין אם נעשו שינויים. אפשר לעשות את זה בכל צורה סבירה, אבל לא בשום צורה שמשתמע ממנה שמעניק הרישיון תומך בך או בשימוש שלך.
  • שיתוף זהה – אם תיצרו רמיקס, תשנו, או תבנו על החומר, חובה עליכם להפיץ את התרומות שלך לפי תנאי רישיון זהה או תואם למקור.
GNU head מוענקת בכך הרשות להעתיק, להפיץ או לשנות את המסמך הזה, לפי תנאי הרישיון לשימוש חופשי במסמכים של גנו, גרסה 1.2 או כל גרסה מאוחרת יותר שתפורסם על־ידי המוסד לתוכנה חופשית; ללא פרקים קבועים, ללא טקסט עטיפה קדמית וללא טקסט עטיפה אחורית. עותק של הרישיון כלול בפרק שכותרתו הרישיון לשימוש חופשי במסמכים של גנו.
הנכם מוזמנים לבחור את הרישיון הרצוי בעיניכם.

יומן העלאה מקורי

This image is a derivative work of the following images:

  • File:Linear_least_squares_example2.svg licensed with Cc-by-sa-3.0, GFDL
    • 2011-06-10T03:35:22Z Krishnavedala 279x274 (51647 Bytes) {{Information |Description ={{en|1=Illustration of [[:w:Linear_least_squares_(mathematicsleast squares fitting]]. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained u

Uploaded with derivativeFX

כיתובים

נא להוסיף משפט שמסביר מה הקובץ מייצג

פריטים שמוצגים בקובץ הזה

מוצג

היסטוריית הקובץ

ניתן ללחוץ על תאריך/שעה כדי לראות את הקובץ כפי שנראה באותו זמן.

תאריך/שעהתמונה ממוזערתממדיםמשתמשהערה
נוכחית10:43, 5 באפריל 2013תמונה ממוזערת לגרסה מ־10:43, 5 באפריל 2013‪384 × 317‬ (44 ק"ב)Cdangline styles inverted + G
18:09, 3 באפריל 2013תמונה ממוזערת לגרסה מ־18:09, 3 באפריל 2013‪384 × 317‬ (43 ק"ב)Cdang== {{int:filedesc}} == {{Information |Description=={{en|1=Illustration of least squares fitting. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained using ...

אין בוויקיפדיה דפים המשתמשים בקובץ זה.

שימוש גלובלי בקובץ

אתרי הוויקי השונים הבאים משתמשים בקובץ זה:

מטא־נתונים