vicvolf писал(а):Source of the postyosuf писал(а):Source of the post
В настоящее время основным вариантом получения линейного уравнения регресси на практике при наличии необходимого и неограниченного массива исходных данных, по праву, является метод наименьших квадратов (МНК) Гаусса, дающая возможность вычислить коэффициенты регрессионного линейного уравнения y=a+bx.
При всей своей изящности, удобства, неприхотливости, востребованности и много других преимуществ, этот замечательный метод обладает существенным недостатком - плохо или совсем неудовлетворительно работает, если зависимость неизвестна и нелинейна, а случаи привидения в линейный вид путем преобразований и/или замены переменной не будем рассматривать, поскольку предполагает изначальное знание вида зависимости.
Метод МНК работает с любыми в том числе нелинейными уравнениями, если критерием правильности аппроксимации является минимум квадрата "невязки".
[url=http://mathinfinity.net.ru/article/81/]http://mathinfinity.net.ru/article/81/[/url]
Неправильно, здесь рассматриваются случаи привидения в линейный вид путем преобразований и/или замены переменной, как отметил в стартовом посте, не будем рассматривать ввиду очевидности.
Автор предлагает неизвестную функцию заменить подобной из класса известных функций, т.е. каждый раз заниматься подгонкой или применить многочлен, что также не ново.
