最小二乘法的简单例子

最小二乘法的简单例子
最小二乘法的简单例子

我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下:

下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。

(2008年10月26~11月26)

天数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

温度9 10 11 12 13 14 13 12 11 9

天数11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

温度10 11 12 13 14 12 11 10 9 8

天数21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

温度7 8 9 11 9 7 6 5 3 1

下面应用Matlab编程对上述数据进行最小二乘拟合

Matlab程序代码:

x=[1:1:30];

y=[9,10,11,12,13,14,13,12,11,9,10,11,12,13,14,12,11,10,9,8,7,8,9,11,9,7,6,5,3,1];

a1=polyfit(x,y,3) %三次多项式拟合%

a2= polyfit(x,y,9) %九次多项式拟合%

a3= polyfit(x,y,15) %十五次多项式拟合%

b1= polyval(a1,x)

b2= polyval(a2,x)

b3= polyval(a3,x)

r1= sum((y-b1).^2) %三次多项式误差平方和%

r2= sum((y-b2).^2) %九次次多项式误差平方和%

r3= sum((y-b3).^2) %十五次多项式误差平方和%

plot(x,y,'*') %用*画出x,y图像%

hold on

plot(x,b1, 'r') %用红色线画出x,b1图像%

hold on

plot(x,b2, 'g') %用绿色线画出x,b2图像%

hold on

plot(x,b3, 'b:o') %用蓝色o线画出x,b3图像%

最小二乘法及其应用..

最小二乘法及其应用 1. 引言 最小二乘法在19世纪初发明后,很快得到欧洲一些国家的天文学家和测地学家的广泛关注。据不完全统计,自1805年至1864年的60年间,有关最小二乘法的研究论文达256篇,一些百科全书包括1837年出版的大不列颠百科全书第7版,亦收入有关方法的介绍。同时,误差的分布是“正态”的,也立刻得到天文学家的关注及大量经验的支持。如贝塞尔( F. W. Bessel, 1784—1846)对几百颗星球作了三组观测,并比较了按照正态规律在给定范围内的理论误差值和实际值,对比表明它们非常接近一致。拉普拉斯在1810年也给出了正态规律的一个新的理论推导并写入其《分析概论》中。正态分布作为一种统计模型,在19世纪极为流行,一些学者甚至把19世纪的数理统计学称为正态分布的统治时代。在其影响下,最小二乘法也脱出测量数据意义之外而发展成为一个包罗极大,应用及其广泛的统计模型。到20世纪正态小样本理论充分发展后,高斯研究成果的影响更加显著。最小二乘法不仅是19世纪最重要的统计方法,而且还可以称为数理统计学之灵魂。相关回归分析、方差分析和线性模型理论等数理统计学的几大分支都以最小二乘法为理论基础。正如美国统计学家斯蒂格勒( S. M. Stigler)所说,“最小二乘法之于数理统计学犹如微积分之于数学”。最小二乘法是参数回归的最基本得方法所以研究最小二乘法原理及其应用对于统计的学习有很重要的意义。 2. 最小二乘法 所谓最小二乘法就是:选择参数10,b b ,使得全部观测的残差平方和最小. 用数学公式表示为: 21022)()(m in i i i i i x b b Y Y Y e --=-=∑∑∑∧ 为了说明这个方法,先解释一下最小二乘原理,以一元线性回归方程为例. i i i x B B Y μ++=10 (一元线性回归方程)

人教版二年级下册表内乘除法口算题

班级姓名 用时 ( )分钟做对()道题 3×6= 18÷9= 18÷6= 15÷3= 36÷4= 81÷9= 20÷5= 8÷8= 30÷6= 9÷3= 4×7= 16÷4= 12÷4= 18÷2= 24÷4= 4×4= 20÷4= 24÷6= 2×5= 9×8= 4×8= 7×5= 8÷2= 10÷5= 9÷3= 5×6= 1÷1= 18÷6= 6÷1= 9÷3= 12÷2= 9×7= 45÷5= 30÷5= 24÷6= 16÷4= 32÷4= 45÷9= 40÷5= 5÷1= 21÷3= 30÷6= 9×5= 6×3= 4÷4= 25÷5= 36÷6= 5×9= 14-7= 42÷6= 24÷3= 5 +9= 6×6= 25÷5= 32÷4= 3×9= 9×4= 33-9= 32-4= 8+72= 3×6= 42-5= 20÷5= 50-7= 10÷5= 26+7= 9÷3= 18+6= 30÷5= 20+4= 5+67= 2×5= 9×3= 5÷5= 18÷6= 12÷6= 12÷6= 15÷3= 20÷4= 30÷6= 24÷4= 8÷4= 42÷7= 42÷6= 24÷3= 20÷5= 14÷2= 18÷3= 48÷6= 12÷3= 7×5= 16÷4= 32÷4÷4= 72÷9+7= 4×2×7= 1×5×9= 7×9-7= 6×6+20= 8×4-8= 8×3÷6=

班级姓名 用时 ( )分钟做对()道题 30÷5= 24÷6= 25÷5= 20+5= 18÷3= 8×6= 39-24= 32÷8= 19-7= 12+6= 12÷6= 30÷6= 15÷3= 25÷5= 20÷5= 24÷4= 20÷4= 15-6= 36÷6= 8+13= 7×8= 27-8= 8÷4= 10÷2= 5×7= 25+9= 18÷3= 30÷5= 20÷4= 16÷4= 25+5= 3×6= 18÷3= 30+6= 25÷5= 6×4= 20÷5= 24÷4= 18-6= 6×7= 18÷6= 4×5= 18÷6= 8×5= 5×9= 17-9= 3×6= 12÷4= 12÷6= 18÷3= 15÷5= 3+18= 30-18= 77-8= 24+6= 30÷6= 7×8= 20÷5= 18-6= 15÷3= 9×7= 51-8= 8+12= 36-7= 24÷6= 24+6= 16÷4= 25+9= 10÷5= 35+6= 20÷4= 27-8= 39-24= 36÷6= 18÷3= 8+4= 5×9= 42÷6= 21÷7= 48÷6= 24÷4= 81÷9= 36÷4= 8×4= 27÷3= 32-8= 7×5= 27+9= 4 ×7= 32÷4= 9÷3= 42÷7= 63÷7÷3= 36÷9×8= 3×2×7= 1×6×9= 7×8-7= 7×6+20= 8×4-8= 4×4÷8=

用最小二乘法求一个形如

1. 2 y a bx =+. 解:1010654542.80a b a ε?=+-=?,1065414748998738643.00a b b ε?=+-=?,解方程得 4.00955,0.0471846a b ==,均方误差13.0346ε=。 2.下述矩阵能否分解为LU (其中L 为单位下三角阵,U 为上三角阵)?若能分解,那么分解是否唯一? .461561552621,133122111,764142321??????????=??????????=??????????=C B A 解: 按高斯消去法,A 无法进行第二次消去,换行后可以分解,B 第二次消去可乘任意系数,分解不唯一,C 可唯一分解。 3.设方程组 ?????=+-=++--=++3103220241225321321321x x x x x x x x x (a) 考察用雅可比迭代法,高斯-塞德尔迭代法解此方程组的收敛性; (b) 用雅可比迭代法,高斯-塞德尔迭代法解此方程组,要求当4)()1(10||||-∞+<-k k x x 时迭代终止. 解: (a) Jacobi 迭代矩阵 ????? ??--=+=-03.02.05.0025.02.04.00)(1U L D B 特征方程为 0055.021.0||3=-+=-λλλB I 特征根均小于1,Jacobi 迭代法收敛。 Gauss-Seidel 迭代矩阵 ????? ??=-=-17.004.007.04.002.04.00)(1U L D G 特征方程为 0096.057.0||23=+-=-λλλλG I 特征根均小于1,Gauss-Seidel 迭代法收敛。 (b) Jacobi 迭代格式为 1)()1(f BX X k k +=+ 其中B 如上,T b D f )3.052.1(11-==-, 迭代18次得

最小二乘法及其应用

最小二乘法及其应用 最小二乘法是一个比较古老的方法,早在十八世纪,就由高斯首先创立并成功地应用于天文观测和大地的测量工作中。此后,近三百年来,它已被广泛应用于科学实验与工程技术中。随着现代电子计算机的普及与发展,这个古老的方法更加显示出其强大的生命力。 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可以用于曲线拟合,其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 最小二乘法拟合曲线的基本原理是:成对等精度地测得一组数据x,只(i=l,2,…,n),试找出一条最佳的拟合曲线,使得这条拟合曲线上的各点的值与测量值的差的平方和在所有拟合曲线中最小。所谓“拟合”,即不要求所作的曲线完全通过所有的数据点,只要求所得的曲线能反映数据的基本趋势。曲线拟合的几何解释是:求一条曲线,使数据点均在离此曲线的上方或下方不远处。 用最小二乘法拟合的曲线较为精确,接近于实际曲线。因而,最小二乘法拟合曲线在实际生活和科学研究中有着重要的意义,并渗透到各个领域,在物理、气象、化学、医学等方面有着广泛的应用。例如,在物理方面,我们通常通过实验测得数据,然后根据这些实验数据拟合曲线,从而总结出某种现象的规律或者变化趋势,进而采取相应的措施避免或加强其变化程度。这对于指导我们了解物理现象,并深刻理解物理知识是非常有帮助的。又如,在气象方面,在温室效应的研究中,科学家们通过对1860年到1980年的11个地球平均温度增加值的分析,利用最小二乘法进行曲线拟合,通过精确计算,建立了地球平均温度增加值与时间之间的函数关系。从而得出在2080年左右,地球的平均温度会比1980年上升约6℃,从而会引起诸如冰川后退、海平面上升等一系列严重的环境问题。到时极地冰盖就会融化,从而引起大量的洪水泛滥和大片的陆地被淹没,这一认识对进行环境质量评价和提出保护地球的措施具有重要的理论意义。

最小二乘法求线性回归方程

数学必修3测试题 说明:全卷满分100分,考试时间120分钟,交卷时只需交答题卷,考试时不能使用计算器. 参考:用最小二乘法求线性回归方程系数公式x b y a x n x y x n y x b n i i n i i i -=-?-= ∑∑==, 1 2 21 一、选择题:本大题共10小题,每小题3分,共30分.在每小题给出的四处备选项中,只有一项是符合 题目要求的. 1 ”可用于( ) A 、输出a=10 a=10 C 、判断a=10 D 、输入a=10 2、已知甲、乙两名同学在五次数学测验中的得分如下:甲:85,91,90,89,95; 乙:95,80,98,82,95。则甲、乙两名同学数学学习成绩( ) A 、甲比乙稳定 B 、甲、乙稳定程度相同 C 、乙比甲稳定 D 、无法确定 3、下列程序语句不正确... 的是( ) A 、INPUT “MA TH=”;a+b+c B 、PRINT “MA TH=”;a+b+c C 、c b a += D 、1a =c b - 4、 在调查分析某班级数学成绩与 物理成绩的相关关系时,对数据进行 统计分析得到散点图(如右图所示), 用回归直线?y bx a =+近似刻画 其关系,根据图形,b 的数值最有 可能是( ) A 、 0 B 、 1.55 C 、 0.85 D 、 —0.24 5、用秦九韶算法求n 次多项式011 1)(a x a x a x a x f n n n n ++++=-- ,当0x x =时,求)(0x f 需要算 乘方、乘法、加法的次数分别为( ) A 、 n n n n ,,2 ) 1(+ B 、n,2n,n C 、 0,2n,n D 、 0,n,n 6、为了在运行下面的程序之后得到输出16,键盘输入x 应该是( ) INPUT x IF x<0 THEN y=(x+1)*(x+1) ELSE y=(x-1)*(x-1) END IF 第4题

小学二年级数学乘除法练习题

丑小鸭小学二年级数学乘除法练习题(二)⑤姓名:______________成绩: _________________ 9÷9= 16÷2= 71-68= 6÷1= 15÷3= 9×3= 45+45= 5×9= 66+26= 5×5+52=72÷8= 9×8= 52+35= 8÷4= 14÷2= 6×2= 6÷2= 49÷7= 10÷2= 54÷6×4= 27÷9= 20÷4= 3×6= 30÷6= 15÷5= 49÷7= 9×4= 9÷3= 9×7= 42÷6×6= 24÷4= 18÷9= 9×9= 72÷9= 2×2= 30÷6= 14÷2= 7×8= 35÷5= 5×6+41= 80-46= 10÷5= 42÷6= 7×2= 18÷2= 65+26= 5×6= 36÷9= 6×4= 54÷6÷3= ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ⑥姓名:______________成绩: _________________ 8÷8= 4×8= 75-64= 2×1= 8÷8= 32÷4= 85-62= 20÷5= 6×5= 40÷5÷2= 16÷8= 50+40= 21÷3= 5×8= 28÷7= 5×4= 24÷8= 6×7= 35÷5= 4×9÷6= 21÷7= 3×8= 8÷2= 4×8= 30÷5= 18÷3= 5×2= 48÷6= 42+36= 8÷1÷4= 25÷5= 63÷9= 28÷4= 5×5= 81÷9= 3×6= 25+41= 14÷7= 4×3= 90-65= 4×5= 41+25= 4×7= 35÷7= 4×9=

最小二乘法的原理及其应用

最小二乘法的原理及其应用 一、研究背景 在科学研究中,为了揭示某些相关量之间的关系,找出其规律,往往需要做数据拟合,其常用方法一般有传统的插值法、最佳一致逼近多项式、最佳平方逼近、最小二乘拟合、三角函数逼近、帕德(Pade)逼近等,以及现代的神经网络逼近、模糊逼近、支持向量机函数逼近、小波理论等。 其中,最小二乘法是一种最基本、最重要的计算技巧与方法。它在建模中有着广泛的应用,用这一理论解决讨论问题简明、清晰,特别在大量数据分析的研究中具有十分重要的作用和地位。随着最小二乘理论不断的完善,其基本理论与应用已经成为一个不容忽视的研究课题。本文着重讨论最小二乘法在化学生产以及系统识别中的应用。 二、最小二乘法的原理 人们对由某一变量t或多个变量t1…..tn 构成的相关变量y感兴趣。如弹簧的形变与所用的力相关,一个企业的盈利与其营业额,投资收益和原始资本有关。为了得到这些变量同y之间的关系,便用不相关变量去构建y,使用如下函数模型 , q个相关变量或p个附加的相关变量去拟和。 通常人们将一个可能的、对不相关变量t的构成都无困难的函数类型充作函数模型(如抛物线函数或指数函数)。参数x是为了使所选择的函数模型同观测值y相匹配。(如在测量弹簧形变时,必须将所用的力与弹簧的膨胀系数联系起来)。其目标是合适地选择参数,使函数模型最好的拟合观测值。一般情况下,观测值远多于所选择的参数。 其次的问题是怎样判断不同拟合的质量。高斯和勒让德的方法是,假设测量误差的平均值为0。令每一个测量误差对应一个变量并与其它测量误差不相关(随机无关)。人们假设,在测量误差中绝对不含系统误差,它们应该是纯偶然误差,围绕真值波动。除此之外,测量误差符合正态分布,这保证了偏差值在最后的结果y上忽略不计。 确定拟合的标准应该被重视,并小心选择,较大误差的测量值应被赋予较小的权。并建立如下规则:被选择的参数,应该使算出的函数曲线与观测值之差的平方和最小。用函数表示为:

最小二乘法原理及应用【文献综述】

毕业论文文献综述 信息与计算科学 最小二乘法的原理及应用 一、国内外状况 国际统计学会第56届大会于2007年8月22-29日在美丽的大西洋海滨城市、葡萄牙首都里斯本如期召开。应大会组委会的邀请,以会长李德水为团长的中国统计学会代表团一行29人注册参加了这次大会。北京市统计学会、山东省统计学会,分别组团参加了这次大会。中国统计界(不含港澳台地区)共有58名代表参加了这次盛会。本届大会的特邀论文会议共涉及94个主题,每个主题一般至少有3-5位代表做学术演讲和讨论。通过对大会论文按研究内容进行归纳,特邀论文大致可以分为四类:即数理统计,经济、社会统计和官方统计,统计教育和统计应用。 数理统计方面。数理统计作为统计科学的一个重要部分,特别是随机过程和回归分析依然展现着古老理论的活力,一直受到统计界的重视并吸引着众多的研究者。本届大会也不例外。 二、进展情况 数理统计学19世纪的数理统计学史, 就是最小二乘法向各个应用领域拓展的历史席卷了统计大部分应用的几个分支——相关回归分析, 方差分析和线性模型理论等, 其灵魂都在于最小二乘法; 不少近代的统计学研究是在此法的基础上衍生出来, 作为其进一步发展或纠正其不足之处而采取的对策, 这包括回归分析中一系列修正最小二乘法而导致的估计方法。 数理统计学的发展大致可分 3 个时期。① 20 世纪以前。这个时期又可分成两段,大致上可以把高斯和勒让德关于最小二乘法用于观测数据的误差分析的工作作为分界线,前段属萌芽时期,基本上没有超出描述性统计量的范围。后一阶段可算作是数理统计学的幼年阶段。首先,强调了推断的地位,而摆脱了单纯描述的性质。由于高斯等的工作揭示了最小二乘法的重要性,学者们普遍认为,在实际问题中遇见的几乎所有的连续变量,都可以满意地用最小二乘法来刻画。这种观点使关于最小二乘法得到了深入的发展,②20世纪初到第二次世界大战结束。这是数理统计学蓬勃发展达到成熟的时期。许多重要的基本观点和方法,以及数理统计学的主要分支学科,都是在这个时期建立和发展起来的。这个时期的成就,包含了至今仍在广泛使用的大多数统计方法。在其发展中,以英国统计学家、生物学家费希尔为代表的英国学派起了主导作用。③战后时期。这一时期中,数理统计学在应用和理论两方面继续获得很大的进展。

应用EXCEL实现最小二乘法计算的方法

应用EXCEL实现最小二乘法计算的方法有:利用EXCEL函数、利用数据分析工具、添加趋势线等。 ⑴表格与公式编辑 将最小二乘法计算过程,应用电子表格逐步完成计算,得到结果。 ⑵应用EXCEL的统计函数 A、LINEST() 使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,然后返回描述此直线的数组。也可以将LINEST 与其他函数结合以便计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。 B、SLOPE() 返回根据known_y's和known_x's中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值,也就是回归直线的变化率。 C、INTERCEPT() 利用现有的x值与y值计算直线与y轴的截距。截距为穿过已知的known_x's和known_y's数据点的线性回归线与y轴的交点。当自变量为0(零)时,使用INTERCEPT函数可以决定因变量的值。 D、CORREL() 返回单元格区域array1和array2之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。 ⑶添加趋势线 添加趋势线的应用较其他方法直观,可以用来完成直线回归,也可以用来完成非线性回归。具体方法不再赘述。 ⑷数据分析工具 “回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。 “回归分析”对话框 Y值输入区域在此输入对因变量数据区域的引用。该区域必须由单列数据组成。 X值输入区域在此输入对自变量数据区域的引用。Microsoft Office Excel 将对此区域中的自变量从左到右进行升序排列。自变量的个数最多为16。 标志如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域中没有标志项,请清除此复选框,Excel将在输出表中生成适当的数据标志。 置信度如果需要在汇总输出表中包含附加的置信度,请选中此选项。在框中,输入所要使用的置信度。默认值为95%。 常数为零如果要强制回归线经过原点,请选中此复选框。 输出区域在此输入对输出表左上角单元格的引用。汇总输出表至少需要有七列,其中包括方差分析表、系数、y 估计值的标准误差、r2值、观察值个数以及系数的标准误差。 新工作表单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。 新工作簿单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。 残差如果需要在残差输出表中包含残差,请选中此复选框。 标准残差如果需要在残差输出表中包含标准残差,请选中此复选框。 残差图如果需要为每个自变量及其残差生成一张图表,请选中此复选框。 线性拟合图如果需要为预测值和观察值生成一张图表,请选中此复选框。 正态概率图如果需要生成一张图表来绘制正态概率,请选中此复选框。

二年级上册数学乘法口算练习题打印版

乘法口算练 习题1 1×3= 5×9= 9×5= 5×7= 3×2= 7×2= 1×3= 1×9= 2×6= 2×7= 7×5= 3×4= 8×1= 3×8= 2×6= 9×5= 5×9= 7×9= 8×6= 1×9= 7×6= 4×4= 2×9= 3×4= 4×2= 3×3= 1×6= 4×9= 6×4= 8×7= 9×8= 6×4= 4×9= 7×2= 3×7= 8×9= 7×1= 3×2= 7×7= 9×6= 9×7= 1×1= 5×8= 9×8= 7×6= 8×9= 2×9= 1×2= 6×5= 2×4= 7×1= 5×8= 8×5= 1×8= 1×5= 7×5= 3×3= 5×1= 9×9= 2×5= 9×3= 8×2= 5×2= 4×8= 8×2= 2×4= 4×8= 6×7= 8×7= 1×7= 4×6= 1×2= 3×3= 3×4= 5×6= 7×1= 7×9= 4×3= 5×3= 8×6= 7×8= 6×3= 7×9= 4×6= 6×5= 5×3= 2×4= 8×5= 4×6= 6×7= 5×2= 1×1= 7×1= 2×3= 8×7= 6×3= 7×8= 3×4= 1×6= 6×6= 4×7= 6×4= 3×1= 5×7= 9×4= 6×2= 2×5= 7×1= 4×5= 0×6= 7×5= 3×2= 2×4= 3×7= 3×6= 5×4= 1×8= 5×6= 8×3= 2×6= 3×3= 4×5= 2×4= 5×2= 3×7= 6×1= 8×9= 5×8= 6×4= 9×1= 3×9= 3×7= 6×4= 6×3= 4×5= 3×8= 7×1= 5×3= 7×6= 2×3= 9×9= 2×5=

人教版二年级上册数学教案:用乘法解决问题

人教版二年级上册数学教案:用乘法解决问题用乘法解决问题 教学内容:教材第78页的例3,练习十九第1、2题。 教学目标: 知识与技能 (1)使学生能根据乘法和所学的乘法口诀解决生活中简单的实际问题。 (2)初步学会口述应用题的条件和问题。 过程与方法 通过学生观察、讨论、汇报交流等活动,使学生初步学会根据乘法的含意解答求相同加数的和的乘法应用题。 情感态度与价值观 在学习过程中,培养学生的分析能力,让学生体验成功的喜悦,增强学习数学的兴趣。 教学重、难点: 重点:用乘法和所学乘法口诀解决实际问题。 难点:学会用不同的方法解决问题。 教法与学法: 教法:谈话、讨论法。 学法:小组探究法。 教学准备: 多媒体课件。

教学过程: 一、创设情境,复习引入 (1)常规练习,齐背8的乘法口诀。 (2)听算: 第一组:2×8,3×8,8×2,4×8,5×7 第二组:8×4,4×7,7×4,6×8,8×5 (3)课件演示:教材例3。 (小军和小红一起逛超市,在超市的文具专柜有许多的文具:文具盒每个8元,铅笔每枝3元,橡皮每块2元,日记本每个4元……)二、提出问题,解决问题 (1)看一看,说一说。 请同学们仔细看图,把看到的情景讲给大家听,同桌互相说一说。 全班汇报,交流。 (2)提出问题。 你能根据这幅图说出解决的数学问题吗? 文具盒每个8元,买3个文具盒,一共多少元钱? 橡皮每块2元,买7块橡皮,一共多少钱? 铅笔3元一枝,要买5枝一共多少钱? 日记本每个4元,买 6本,一共多少钱? …… (3)解决问题。 以小组为单位,合作解决问题。

汇报学习过程。 三、练习巩固 (1)比一比,算一算。 出示练习十九的第2题:让谁算得又对又快。 (2)看图列算式。 出示练习十九第1题图,请同学们仔细观察,列出算式,再集体交流。(3)每横排有6颗星,4排有几颗星? 每列有4颗星,6列有几颗星? (3)第横排有7个圆,3排有几个圆? 每列有3个圆,7列有几个圆? 四、拓展学习 (1)找一找,生活中还有哪些问题可以用乘法解决,与同学们说一说。 (2)小兰买3块橡皮,每块橡皮3角钱,小兰一共花了多少钱?妈妈给了她1元钱,应该剩下多少钱? 分析:这是一道先乘后减的应用题,首先利用乘法口诀算出小兰花钱总数,再用妈妈给的钱数减花掉钱数求剩余。 五:总结 通过今天的学习,你们有什么收获?还有哪些问题没有解决? 板书设计 用乘法解决问题 文具盒每个8元,买3个文具盒,一共要多少元?

最小二乘法公式

最小二乘法公式 ∑(X--X平)(Y--Y平) =∑(XY--X平Y--XY平+X平Y平) =∑XY--X平∑Y--Y平∑X+nX平Y平 =∑XY--nX平Y平--nX平Y平+nX平Y平 =∑XY--nX平Y平 ∑(X --X平)^2 =∑(X^2--2XX平+X平^2) =∑X^2--2nX平^2+nX平^2 =∑X^2--nX平^2 最小二乘公式(针对y=ax+b形式) a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均) 最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1),(x2, y2).. (xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)²〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)² (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)²最小时,可用函数φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。

(式1-4) (式1-5) 亦即 m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出: a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式 1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。微积分应用课题一最小二乘法 从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系, 这种函数关系称为经验公式. 本课题将介绍最小二乘法的精确定义及如何寻求与之间近似成线性关系时的经验公式. 假定实验测得变量之间的个数据, , …, , 则在平面上, 可以得到个点 , 这种图形称为“散点图”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为与之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤. 考虑函数 , 其中和是待定常数. 如果在一直线上, 可以认为变量之间的关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线来描述 , 时, 计算值与实际值产生的偏差. 当然要求偏差越小越好, 但由于可正可负, 因此不能认为总偏差时, 函数就很好地反

人教版二年级上册数学《表内乘法(一)》

人教版二年级上册数学《表内乘法(一)》 教学目标 (一)使学生知道乘法的含义,认识到“求几个相同加数的和”用乘法计算比较简便. (二)认识乘号,会读、写乘法算式. (三)会口述乘法算式所表示的意思. (四)培养学生观察比较的能力. 教学重点和难点 重点:知道乘法的含义,了解到“求几个相同加数的和”,用乘法计算比较简便. 难点:乘法算式所表示的意思. 教具和学具 教具:小红花、正方形、小圆片等实物图. 学具:学具袋中上述实物图. 教学设计过程 (一)复习准备 口算两组题(要求读出算式,说出得数). 第一组第二组 7+8 3+3 6+4+3 5+5+5 7+2+6+1 4+4+4+4 学生按要求口答后,教师引导学生观察: 提问: 1.这两组题都是加法,但是它们有什么不同的地方?(第一组每道题的加数不相同,第二组的每道题的加数都相同) 2.像第二组这样,加数都相同的加法,我们叫它“求相同加数的和”. 第1题3+3,相同加数是几,有几个3相加,这就是2个3. 第2题5+5+5,相同加数是几,有几个5相加,这就是3个5. 第3题4+4+4+4,相同加数是几,有几个4相加,由学生说出4个4. (二)学习新课 1.启发性谈话 像上面这样求几个相同加数的和,除了用加法计算外,还可以用一种简便方法,这种简便方法是什么呢?

这正是我们今天要研究的问题. 2.出示例1摆一摆,算一算 教师边演示边提问: (1)教师是怎样摆的? (教师先摆2朵,再摆2朵,最后又摆2朵)摆了几个2,(3个2)教师板书:3个2. (2)要求一共摆了多少朵?用加法算式怎样表示?(根据学生回答,教师板书) 用加法算:2+2+2=6 (3)你写出的加法算式有什么特点?相同加数是几,几个2连加. 教师叙述:像这样求几个相同加数的和,除了用加法计算外,还有一种比较简便的方法叫做乘法.(板书课题:乘法初步认识) 介绍乘号及算式写法和读法: 乘法和我们以前学过的加法、减法一样,也有一个运算符号叫乘号,乘号的写法是左斜右斜“×”.教师同时板书,然后让学生想一想说一说,乘号像什么(像汉语拼音中的×). 怎样写乘法算式呢?先看一看相同加数是几,相同加数是2,就写在乘号的前面,再数一数是几个2连加,把相同加数的个数3写在乘号的后面,2×3表示3个2连加,3个2得6,因此算式是2×3=6,读作2乘以3等于6. 3.由学生摆正方形 教师指导学生操作: 拿出3个正方形,摆成一竖行,这是1个3;第二竖行再摆3个正方形,这是几个3;第三竖行再摆3个正方形,这是几个3,第四竖行再摆3个正方形,这是几个3?(4个3) 教师启发提问: (1)求4个3是多少.用加法算式怎样表示?(3+3+3+3=12) (2)这个加法算式有什么特点?用乘法算式怎样表示?(3×4=12) (3)这个乘法算式表示什么意思,怎样读? 4.学生独立操作,小组合作学习 教师提出要求: (1)每堆摆4个圆片,摆5堆,这是几个几? (2)在小组内讨论,怎样用加法算式表示,怎样列乘法算式,这个乘法算式表示什么意思,怎样读? 归纳小结: (1)上面这几道题用加法算的时候,这些加法算式都有什么特点? (2)求几个相同加数的和,除了用加法算以外,还可以用什么法算?

二年级数学乘法口算练习题

1X9= 2X6= 2X7= 7X5= 3X4= 8X1= 3X8= 2X6= 9X5= 5X9= 7X9= 8X6= 1X9= 7X6= 4X4= 2X9= 3X4= 3X9= 7X5= 4X2= 3X3= 1X6= 4X9= 6X4= 8X7= 9X8= 6X4= 4X9= 7X2= 3X7= 8X9= 7X1= 3X2= 7X7= 9X6= 9X7= 1X1= 5X8= 9X8= 7X6= 8X9= 2X9= 1X2= 6X5= 2X4= 7X1= 5X8= 8X5= 1X8= 8X8= 3X9= 1X5= 7X5= 3X3= 5X1= 9X9= 2X5= 9X3= 8X2= 5X2= 4X8= 8X2= 2X4= 4X8= 6X7= 8X7= 1X7= 4X6= 1X2= 3X3= 3X4= 5X6= 7X1= 7X9= 4X3= 5X3= 8X6= 7X8= 6X3= 7X9= 4X6= 5X6= 3X6= 6X5= 5X3= 2X4= 8X5= 4X6= 6X7= 5X2= 1X1= 7X1= 2X3= 8X7= 6X3= 7X8= 3X4= 1X6= 6X6= 4X7= 6X4= 3X1= 5X7= 9X4= 6X2= 2X5= 7X1= 4X5= 0X6= 7X5= 3X2= 2X4= 3X7= 6X5= 2X6= 3X6= 5X4= 1X8= 5X6= 8X3= 2X6= 3X3= 4X5= 6X4= 6X3= 4X5= 3X8= 7X1= 5X3= 7X6= 2X3= 9X9= 2X5= 8X1= 8X7= 1X9= 7X2= 4X2= 8X8= 1X0= 8X5= 7X1= 1X4=

最小二乘法原理及其简单应用_邹乐强

科技信息 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第23期y (%) 1.000.90.90.810.60.560.35x (%) 3.6 3.7 3.8 3.9 4.0 4.1 4.2 最小二乘法原理及其简单应用 邹乐强 (河南工程技术学校河南 焦作 454000) 【摘要】最小二乘法是从误差拟合角度对回归模型进行参数估计或系统辨识,并在参数估计、系统辨识以及预测、预报等众多领域中得到极为广泛的应用。然而,最小二乘法因其抽象、难懂常常被大家所忽视。本文就最小二乘法的引入,原理的证明,简单的应用进行归纳和总结,使读者对最小二乘法有更为清晰、系统、全面地认识。 【关键词】最小二乘法;回归模型;参数估计;系统辨识最小二乘法作为一种传统的参数估计方法,早已经被大家所了解。然而大多同学对最小二乘法的认识都比较模糊,仅仅把最小二乘法理解为简单的线性参数估计。事实上,最小二乘法在参数估计、系统辨识以及预测、预报等众多领域都有着广泛的应用。本文就最小二乘法的引入、最小二乘法原理的简单证明、最小二乘法在线性参数估计、欧氏空间、多项式拟合以及经济领域的模型参数估计等应用方面进行具体的阐释。本文的一些理论建立在学习过高等代数、数值分析及了解简单的经济计量学的基础上。本文的理论简明易懂,仅对现实中常见的问题用最小二乘法理论结合阐释。 1问题的引入 例 已知某种材料在生产过程中的废品率y 与某种化学成分x 有关。下列表中记载了某工厂生产中y 与相应的x 的几次数值: 我们想找出y 对x 的一个近似公式。 解把表中数值划出图来看,发现它的变化趋势近于一条直线。因此我们决定选取x 的一次式ax+b 来表达。当然最好能选到适当的a ,b 使下面的等式 3.6a+b -1.00=03.7a+b -0.9=03.8a+b -0.9=03.9a+b -0.81=0 4.0a+b -0.60=04.1a+b -0.56=04.2a+b -0.35=0 都成立。实际上是不可能的,任何a ,b 代入上面各式都会发生误差。于是想找a ,b 使上面各式的误差的平方和最小,即找到a ,b 使 (3.6a+b -1.00)2+(3.7a+b -0.9)2+(3.8a+b -0.9)2+(3.9a+b -0.81)2+(4.0a+b -0.60)2+(4.1a+b -0.56)2+(4.2a+b -0.35)2 最小。这里讨论的是误差的平方即二乘方,故称为最小二乘法。现在转向为一般的最小二乘法问题: 实系数线性方程组 a 11x 1+a 12x 2+…+a 1n x n - b 1=0 a 21x 1+a 22x 2+…+a 2n x n - b 2=0………… a m 1x 1 +a m 2x 2+…+a mn x n -b m = 1.1 可能无解。即任何一组实数x 1,x 2,……,x s 都可能使 m i =1 Σ(a i 1x 1+a i 2x 2+…+a in x n -b i )2 (*) 不等于零。 我们设法找到实数组x 0 1,x 0 2,…,x 0 s 使最小,这样的x 0 1,x 0 2,…,x 0 s 称为方程组的最小二乘解。这样问题就叫最小二乘法问题。 [1] 2 最小二乘法原理的证明 2.1 最小二乘法原理的初等证明 定理:X =(x 1,x 2,……x n )T 是矛盾方程组(1.1)的最小二乘解的充要条件是X 是方程组 (m i =1Σa 2 i 1)x 1+ m i =1Σa i 1a i 211x 2+…+ m i =j Σa i 1a in 11x n =m i =1 Σa i 1b i m i =1Σa i 2a i 1 1 1x 1+ m i =1Σa 2 i 2 11x 2+…+m i =1Σa i 2a in 11x n = m i =1Σa i 2b i m i =1 Σa in a i 11 1x 1+m i =1Σa in a i 211x 2+…+ m i =1 Σa 2 in 11x n = m i =1 Σa in b i 2.2 的解[2] 证明:设Y = m i =1Σ b i -n k =1 Σa ik x k 11 2 2.3 把Y 整理为关于x j (1≦j ≦n)的二次函数得 Y = m i =1 Σa 2ij 1 1x 2 j +2m i =1 Σ(a j (a i 1x 1+…+a i ,j -1x j -1+a i ,j +1x j +1+…+a 1n x n b j ))x j +m i =1 Σ(a i 1x 1+…+a i ,j -1x j -1+a i ,j +1x j +1+…+a in x n -b j )2 j=1,2,3,……,n 必要性:设X =(x 1,x 2,……,x n )T 是方程组⑴的最小二乘解,由定义1知⑴式中Y 有最小值,且X 是最小值点。由二次函数的性质得知二次函数 m i =1 Σa 2ij 〉0(j=1,2,……,n ),故a ij 不全部为零(与A 列满秩的假设一 致),且X 满足: X = m i =1 Σ[a ij (a i 1x 1 +…+a i ,j -1x i,j -1 +a i ,j +1x i,j +1+…+a in x n -b n )] m i =1 Σa ij (j=1,2,……,n) 2.4 化简得: m i =1 Σa ij a i 111x 1+m i =1Σa ij a i 211x 2+…+ m i =1Σa ij a i,j-111x j -1+ m i =1 Σa 2 ij 11x j + m i =1Σa ij a i,j+111x j +1+…+m i =1Σa ij a in 1 1x n =m i =1 Σa ij b i (j=1,2,…n) 这就是方程组⑵。不难看出方程组⑵的系数矩阵为A T A (A T 表示A 的转置矩阵),由A 列满秩知|A T A |≠0,故⑵有唯一解。必要性得证。 充分性:设X 是方程组(2)2.2的解,由x j (j =1,2,...,n )满足方程组2.2,也就是满足⑷式,再由于A 列满秩,a ij (i =1,2,...,m )不全为零,故⑶中二次项系数 m i =1 Σa 2 ij >0,因此,⑷中式Y 有最小值且最小值点为X =(x 1 , x 2,...,x n ),所以X 是方程组⑴的最小二乘解。 2.2利用欧氏空间证明最小二乘法下面我们利用欧氏空间的概念来表达最小二乘法,并给出最小二乘解所满足的代数条件。令 A = a 11a 12…a 1n a 21a 22 …a 2n … ……… a m 1 a m 2… a mn ≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠B = b 1b 2… b m ≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠ X = x 1x 2… x m ≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠ Y =n j =1Σa 1j x 1n j =1Σa 2j x 2n j =1 Σa mj x m ≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠≠ ≠ ≠≠≠≠ ≠ ≠≠≠≠≠ ≠≠ ≠ =AX 2.5 ○职校论坛○ 282

人教版二年级数学下册乘除法专项练习题

人教版二年级数学下册乘除法专项练习题 1. 用竖式计算。 43÷7= 50÷6= 86÷9= 60÷8= 2. 把35个苹果平均分成7份,每份有______个苹果。算式______ 口决______。 3. 按要求给下面的算式添上括号。先算加,再算乘.30+4×6,答案为:______。 4. 想一想,你能写出几组? ______8×______=______ ______÷______=7 ______÷______=8 5. 有两堆蘑菇,豆豆和皮皮各自运一堆,比一比,谁运的次数少? 6. 萝卜该装到哪个篮子里?(连一连) 7. ()中有数。 (______)×3=9 6÷(______)=6 16÷(______)=4 (______)÷5=1 8. 看图填空。

9. 下列算式中,( )没有余数。 A .73÷9 B .50÷8 C .24÷6 10. △△△△○○△△△△○○△△△△○○△△△△○○ △比○多______个,△是○的______倍。 11. 一堆草莓有60颗,每个盘子最多放8颗。全部放完至少需要______个盘子;拿走______颗,就可以正好装满7个盘子;再添加______颗,就可以正好装满8个盘子。 12. 一道除法题,除数是9,平平把被除数的十位数字和个位数字看颠倒了,结果除得的商是5。这道题正确的商应该是______。 13. 用竖式计算。 (1)56÷6= (2)38÷4= (3)43÷5= (4)63÷8= 14. 有29根小棒,每5根小棒可以搭一个正五边形,最多可以搭( )个正五边形? A .4 B .6 C .5 15. 夺红旗。(仿练教材第17页第11题) ______ 二______ 得八 三______得九 3 6 ______五二十______五一十 3 16. 四个小朋友在玩轮流报数游戏。下列三个数中,()是豆豆报的。 A .35 B .33

用最小二乘法计算拟合曲线系数

用最小二乘法计算拟合曲线系数的MATLAB 程序 (1) 输入数据点m k y x k k ,,2,1),,( = 选择逼近函数类:)}(,),(),({10x x x span D n ??? = (2)求解法方程y A Ac A T T =* (3)得出拟合函数)()(0* *x c x n j j j ∑==?? clear all %% 清除了所有的变量,包括全局变量global load('F:\XX\XXX\datafile.mat') %%加载数据(mat 数据格式是matlab 的数据存储的标准格式) [r,c]=size(data); %%data 数据第一列为点序号,第二列为x 坐标,第三列为y 坐标 m=20; %%假设其运行次数 for n=1:m; for i=1:r/2 %%用数据的前半部分计算系数 x1=data(i,2); %%把数据的第i 行第2列赋值给x1 y1=data(i,3); %%把数据的第i 行第3列赋值给y1 for j=1:n; B1(i,j)=x1^(j-1); %%B1矩阵计算 end l(i,1)=y1; %%l 矩阵 end X=inv(B1'*B1)*B1'*l; %%系数矩阵 V=B1*X-l; [r1,c1]=size(B1); m0(n,1)=sqrt((V'*V)/(r1-c1)); %%单位权中误差 if n>2&&m0(n,1)>=m0(n-1,1); %%判断单位权中误差 disp(n) xsgs=n-1; %%单位权中误差最小时其系数的个数 zgcs=n-2; %%单位权中误差最小时其x 的最高次数 break %%如果找到了最优值时跳出循环 end end for i=1:r x2=data(i,2); y2=data(i,3); for k=1:xsgs; B2(i,k)=x2^(k-1); end

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