Comando Regressione
- Regressione(Lista di punti, Lista di Funzioni)
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Determina una funzione che è combinazione lineare delle funzioni assegnate e approssima al meglio i punti della lista.
Esempi:
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Regressione({(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, {x^2, x})
restituisce 0.625 x^2 - 0.25x. -
Dati L={A, B, C,…}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}, il comando
Regressione(L,F)
calcola una funzione del tipo a + b x + c e^x che approssima i punti della lista.
- Regressione(Lista di punti, Funzione)
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Determina una funzione approssimante i punti della lista con errore quadratico minimo rispetto al modello indicato. La Funzione modello assegnata deve dipendere da uno o più slider, presi come valori iniziali dei parametri da ottimizzare. L’iterazione è di tipo non lineare e può non convergere: in questo caso provare a modificare i valori degli slider in modo da ricercare un migliore valore iniziale.
Sia a uno slider con intervallo da -5 a 5 e incremento 1. Il comando
Regressione({(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, a + x^2)
restituisce -1 + x^2.
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