Мнк онлайн с графиком – Метод наименьших квадратов · Калькулятор онлайн · Регрессия

Содержание

Калькулятор расчета по методу наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.

Калькулятор расчета элементов прямой по методу наименьших квадратов

Онлайн калькулятор нахождения углового коэффициента, точки пересечение  и уравнения прямой линии по методу наименьших квадратов

Формула метода наименьших квадратов:

где,

  • b = Наклон линии регрессии
  • a = Точка пересечения оси Y и линии регрессии.
  • X̄ = Среднее значений х
  • Ȳ = Среднее значений y
  • SDx = Стандартное отклонение x
  • SDy = Стандартное отклонение y
  • r = (NΣxy — ΣxΣy) / корень ((NΣx2 — (Σx)2) x (NΣy)2 — (Σy)2)

Пример

Найти регрессию методом наименьших квадратов

Значение XЗначение Y
56
23
16
79
Получаем,
Значение XЗначение Y
56
23
16
79
Найдем,

Уравнение линии регрессии методом наименьших квадратов

Решение:

Шаг 1 :

Количество значений x.

N = 4

Шаг 2 :

Найдем XY, X2 для полученных значений. Смотрите таблицу ниже

Значение XЗначение YX*YX*X
603.160 * 3.1 = 18660 * 60 = 3600
613.661 * 3.6 = 219.661 * 61 = 3721
623.862 * 3.8 = 235.662 * 62 = 3844
63463 * 4 = 25263 * 63 = 3969
654.165 * 4.1 = 266.565 * 65 = 4225
Шаг 3 :

Найдем ΣX, ΣY, ΣXY;, ΣX2 для значений

  • ΣX = 311
  • ΣY = 18.6
  • ΣXY = 1159.7
  • ΣX2 = 19359
Шаг 4 :

Подставим значения в приведенную выше формулу.

Наклон(b) = (NΣXY — (ΣX)(ΣY)) / (NΣX2 — (ΣX)2)

  • = ((5)*(1159.7)-(311)*(18.6))/((5)*(19359)-(311)2)
  • = (5798.5 — 5784.6)/(96795 — 96721)
  • = 13.9/74
  • = 0.19
Шаг 5 :

Подставив значения в формулу

Пересечение (a) = (ΣY — b(ΣX)) / N

  • = (18.6 — 0.19(311))/5
  • = (18.6 — 59.09)/5
  • = -40.49/5
  • = -8.098
Шаг 6 :

Подставим значения в уравнение прямой

Уравнение прямой(y) = a + bx

= -8.098 + 0.19x

Предположим, если мы хотим, узнать приблизительное у значение переменной x = 64, необходимо подставить значение в формулу

Уравнение прямой(y) = a + bx

  • = -8.098 + 0.19(64)
  • = -8.098 + 12.16
  • = 4.06

Синонимы: Least-Squares method, МНК

wpcalc.com

Метод наименьших квадратов

Программа МНК

Введите данные
Данные и аппроксимация y = a + b·x


i – номер экспериментальной точки;
xi – значение фиксированного параметра в точке i;
yi – значение измеряемого параметра в точке i;
ωi – вес измерения в точке i;
yi, расч. – разница между измеренным и вычисленным по регрессии значением y в точке i;
Sxi(xi) – оценка погрешности xi при измерении y в точке i.

Кликните по графику,
чтобы добавить значения в таблицу

Данные и аппроксимация y = k·x


ixiyiωiyi, расч.ΔyiSxi(xi)

Кликните по графику,
чтобы добавить значения в таблицу

Инструкция пользователя онлайн-программы МНК.

В поле данных введите на каждой отдельной строке значения `x` и `y` в одной экспериментальной точке.
Значения должны отделяться пробельным символом (пробелом или знаком табуляции).

Третьим значением может быть вес точки `w`. Если вес точки не указан, то он приравнивается единице.
В подавляющем большинстве случаев веса экспериментальных точек неизвестны или не вычисляются, т.е. все экспериментальные данные считаются равнозначными.
Иногда веса в исследуемом интервале значений совершенно точно не равнозначны и даже могут быть вычислены теоретически.
Например, в спектрофотометрии веса можно вычислить по простым формулам, правда в основном этим все пренебрегают для уменьшения трудозатрат.

Данные можно вставить через буфер обмена из электронной таблицы офисных пакетов, например Excel из Майкрософт Офиса или Calc из Оупен Офиса.
Для этого в электронной таблице выделите диапазон копируемых данных, скопируйте в буфер обмена и вставьте данные в поле данных на этой странице.

Для расчета по методу наименьших квадратов необходимо не менее двух точек для определения двух коэффициентов `b` – тангенса угла наклона прямой и `a` – значения, отсекаемого прямой на оси `y`.

Для оценки погрешности расчитываемых коэффициентов регресии нужно задать количество экспериментальных точек больше двух.
Чем больше количество экспериментальных точек, тем более точна статистическая оценка коэффицинетов (за счет снижения коэффицинета Стьюдента) и тем более близка оценка к оценке генеральной выборки.

Получение значений в каждой экспериментальной точке часто сопряжено со значительными трудозатратами, поэтому часто проводят компромиссное число экспериментов, которые дает удобоваримую оценку и не привеодит к чрезмерным трудо затратам. Как правило число экспериментах точек для линейной МНК зависимости с двумя коэффицинетами выбирает в районе 5-7 точек.

Краткая теория метода наименьших квадратов для линейной зависимости

Допустим у нас имеется набор экспериментальных данных в виде пар значений [`y_i`, `x_i`], где
`i` – номер одного эксперементального измерения от 1 до `n`;
`y_i` – значение измеренной величины в точке `i`;
`x_i` – значение задаваемого нами параметра в точке `i`.


В качестве примера можно рассмотреть действие закона Ома. Изменяя напряжение (разность потенциалов) между участками электрической цепи, мы замеряем величину тока, проходящего по этому участку.
Физика нам дает зависимость, найденную экспериментально:


`I = U / R`,

где `I` – сила тока; `R` – сопротивление; `U` – напряжение.


В этом случае `y_i` у нас имеряемая величина тока, а `x_i` – значение напряжения.


В качестве другого примера рассмотрим поглощение света раствором вещества в растворе. Химия дает нам формулу:


`A = ε l C`,

где `A` – оптическая плотность раствора;
`ε` – коэффициент пропускания растворенного вещества;
`l` – длина пути при прохождении света через кювету с раствором;
`C` – концентрация растворенного вещества.


В этом случае `y_i` у нас имеряемая величина отптической плотности `A`, а `x_i` – значение концентрации вещества, которое мы задаем.


Мы будем рассматривать случай, когда относительная погрешность в задании `x_i` значительно меньше, относительной погрешности измерения `y_i`.
Так же мы будем предполагать, что все измеренные величины `y_i` случайные и нормально распределенные, т.е. подчиняются нормальному закону распределения.


В случае линейной зависимости `y` от `x`, мы можем написать теоретическую зависимость:

`y = a + b x`.

С геометрической точки зрения, коэффициент `b` обозначает тангенс угла наклона линии к оси `x`, а коэффициент `a` – значение `y` в точке пересечения линии с осью `y` (при `x = 0`).

Нахождение параметров линии регресии.


В эксперименте измеренные значения `y_i` не могут точно лечь на теоеретическую прямую из-за ошибок измерения, всегда присущих реальной жизни.
Поэтому линейное уравнение, нужно представить системой уравнений:

`y_i = a + b x_i + ε_i`   (1),

где `ε_i` – неизвестная ошибка измерения `y` в `i`-ом эксперименте.

Зависимость (1) так же называют регрессией, т.е. зависимостью двух величин друг от друга со статистической значимостью.

Задачей восстановления зависимости является нахождение коэффициентов `a` и `b` по экспериментальным точкам [`y_i`, `x_i`].

Для нахождения коэффициентов `a` и `b` обычно используется метод наименьших квадратов (МНК). Он является частным случаем принципа максимального правдоподобия.

Перепишем (1) в виде
`ε_i = y_i — a — b x_i`.


Тогда сумма квадратов ошибок будет

`Φ = sum_(i=1)^(n) ε_i^2 = sum_(i=1)^(n) (y_i — a — b x_i)^2`.   (2)

Принципом МНК (метода наименьших квадратов) является минимизация суммы (2) относительно параметров `a` и `b`.
Минимум достигается, когда частные производные от суммы (2) по коэффициентам `a` и `b` равны нулю:

`frac(partial Φ)(partial a) = frac( partial sum_(i=1)^(n) (y_i — a — b x_i)^2)(partial a) = 0`

`frac(partial Φ)(partial b) = frac( partial sum_(i=1)^(n) (y_i — a — b x_i)^2)(partial b) = 0`

Раскрывая производные, получаем систему из двух уравнений с двумя неизвестными:

`sum_(i=1)^(n) (2a + 2bx_i — 2y_i) = sum_(i=1)^(n) (a + bx_i — y_i) = 0`

`sum_(i=1)^(n) (2bx_i^2 + 2ax_i — 2x_iy_i) = sum_(i=1)^(n) (bx_i^2 + ax_i — x_iy_i) = 0`

Раскрываем скобки и переносим независящие от искомых коэффициентов суммы в другую половину, получим систему линейных уравнений:

`sum_(i=1)^(n) y_i = a n + b sum_(i=1)^(n) bx_i`

`sum_(i=1)^(n) x_iy_i = a sum_(i=1)^(n) x_i + b sum_(i=1)^(n) x_i^2`

Решая, полученную систему, находим формулы для коэффициентов `a` и `b`:

`a = frac(sum_(i=1)^(n) y_i sum_(i=1)^(n) x_i^2 — sum_(i=1)^(n) x_i sum_(i=1)^(n) x_iy_i) (n sum_(i=1)^(n) x_i^2 — (sum_(i=1)^(n) x_i )^2)`   (3.1)

`b = frac(n sum_(i=1)^(n) x_iy_i — sum_(i=1)^(n) x_i sum_(i=1)^(n) y_i) (n sum_(i=1)^(n) x_i^2 — (sum_(i=1)^(n) x_i )^2)`   (3.2)


Эти формулы имеют решения, когда `n > 1` (линию можно построить не менее чем по 2-м точкам) и когда детерминант `D = n sum_(i=1)^(n) x_i^2 — (sum_(i=1)^(n) x_i )^2 != 0`, т.е. когда точки `x_i` в эксперименте различаются (т.е. когда линия не вертикальна).

Оценка погрешностей коэффициентов линии регресии


Для более точной оценки погрешности вычисления коэффициентов `a` и `b` желательно большое количество экспериментальных точек.
При `n = 2`, оценить погрешность коэффициентов невозможно, т.к. аппроксимирующая линия будет однозначно проходить через две точки.


Погрешность случайной величины `V` определяется законом накопления ошибок

`S_V^2 = sum_(i=1)^p (frac(partial f)(partial z_i))^2 S_(z_i)^2`,

где `p` – число параметров `z_i` с погрешностью `S_(z_i)`, которые влияют на погрешность `S_V`;

`f` – функция зависимости `V` от `z_i`.


Распишем закон накопления ошибок для погрешности коэффициентов `a` и `b`

`S_a^2 = sum_(i=1)^(n)(frac(partial a)(partial y_i))^2 S_(y_i)^2 + sum_(i=1)^(n)(frac(partial a)(partial x_i))^2 S_(x_i)^2 = S_y^2 sum_(i=1)^(n)(frac(partial a)(partial y_i))^2 `

,

`S_b^2 = sum_(i=1)^(n)(frac(partial b)(partial y_i))^2 S_(y_i)^2 + sum_(i=1)^(n)(frac(partial b)(partial x_i))^2 S_(x_i)^2 = S_y^2 sum_(i=1)^(n)(frac(partial b)(partial y_i))^2 `

,
т.к. `S_(x_i)^2 = 0` (мы ранее сделали оговорку, что погрешность `x` пренебрежительно мала).

`S_y^2 = S_(y_i)^2` – погрешность (дисперсия, квадрат стандартного отклонения) в измерении `y` в предположении, что погрешность однородна для всех значений `y`.


Подставляя в полученные выражения формулы для расчета `a` и `b` получим

`S_a^2 =
S_y^2 frac(sum_(i=1)^(n) ( sum_(i=1)^(n) x_i^2 — x_i sum_(i=1)^(n) x_i)^2) (D^2) =
S_y^2 frac(( n sum_(i=1)^(n) x_i^2 — (sum_(i=1)^(n) x_i)^2) sum_(i=1)^(n) x_i^2 ) (D^2) =
S_y^2 frac(sum_(i=1)^(n) x_i^2) (D)`   (4.1)


`S_b^2 =
S_y^2 frac(sum_(i=1)^(n) ( n x_i — sum_(i=1)^(n) x_i)^2) (D^2) =
S_y^2 frac(n ( n sum_(i=1)^(n) x_i^2 — (sum_(i=1)^(n) x_i)^2)) (D^2) =
S_y^2 frac(n) (D)`   (4.2)


В большинстве реальных экспериментов значение `Sy` не измеряется.
Для этого нужно проводить несколько паралельных измерений (опытов) в одной или нескольких точках плана, что увеличивает время (и возможно стоимость) эксперимента.
Поэтому обычно полагают, что отклонение `y` от линии регрессии можно считать случайным. Оценку дисперсии `y` в этом случае, считают по формуле.

`S_y^2 = S_(y, ост)^2 = frac(sum_(i=1)^n (y_i — a — b x_i )^2) (n-2)`

.


Делитель `n-2` появляется потому, что у нас снизилось число степеней свободы из-за расчета двух коэффициентов по этой же выборке экспериментальных данных.


Такую оценку еще называют остаточной дисперсией относительно линии регрессии `S_(y, ост)^2`.


Оценка значимости коэффициентов проводится по критерию Стьюдента

`t_a = frac(|a|) (S_a)`, `t_b = frac(|b|) (S_b)`


Если рассчитанные критерии `t_a`, `t_b` меньше табличных критериев `t(P, n-2)`, то считается, что соответсвующий коэффициент не значимо отличается от нуля с заданной вероятностью `P`.


Если `t_a


Если `t_b


Для оценки качества описания линейной зависимости, можно сравнить `S_(y, ост)^2` и `S_(bar y)` относительно среднего с использованием критерия Фишера.

`S_(bar y) = frac(sum_(i=1)^n (y_i — bar y)^2) (n-1) = frac(sum_(i=1)^n (y_i — (sum_(i=1)^n y_i) /n )^2) (n-1)`

– выборочная оценка дисперсии `y` относительно среднего.


Для оценки эффективности уравнения регресии для описания зависимости расчитывают коэффициент Фишера

`F = S_(bar y) / S_(y, ост)^2`,

который сравнивают с табличным коэффициентом Фишера `F(p, n-1, n-2)`.


Если `F > F(P, n-1, n-2)`, считается статистически значимым с вероятностью `P` различие между описанием зависимости `y = f(x)`
с помощью уравенения регресии и описанием с помощью среднего. Т.е. регрессия лучше описывает зависимость, чем разброс `y` относительно среднего.

xn——7kcbakcjfdd9ab3avfoelp4b2ar8dzd9e.xn--p1ai

Калькулятор расчета по методу наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов — математический метод,
применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы
квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.

Калькулятор расчета элементов прямой по методу наименьших квадратов

Онлайн калькулятор нахождения углового коэффициента, точки пересечение и уравнения прямой линии по методу наименьших квадратов


Пример

Найти регрессию методом наименьших квадратов






Значение XЗначение Y
56
23
16
79

Получаем,






Значение XЗначение Y
56
23
16
79

Найдем,

Уравнение линии регрессии методом наименьших квадратов

Решение:

Шаг 1 :

Количество значений x.

N = 4

Шаг 2 :

Найдем XY, X2 для полученных значений. Смотрите таблицу ниже







Значение XЗначение YX*YX*X
603.160 * 3.1 = 18660 * 60 = 3600
613.661 * 3.6 = 219.661 * 61 = 3721
623.862 * 3.8 = 235.662 * 62 = 3844
63463 * 4 = 25263 * 63 = 3969
654.165 * 4.1 = 266.565 * 65 = 4225

Шаг 3 :

Найдем ΣX, ΣY, ΣXY;, ΣX2 для значений

  • ΣX = 311
  • ΣY = 18.6
  • ΣXY = 1159.7
  • ΣX2 = 19359
Шаг 4 :

Подставим значения в приведенную выше формулу.

Наклон(b) = (NΣXY — (ΣX)(ΣY)) / (NΣX2 — (ΣX)2)

  • = ((5)*(1159.7)-(311)*(18.6))/((5)*(19359)-(311)2)
  • = (5798.5 — 5784.6)/(96795 — 96721)
  • = 13.9/74
  • = 0.19
Шаг 5 :

Подставив значения в формулу

Пересечение (a) = (ΣY — b(ΣX)) / N

  • = (18.6 — 0.19(311))/5
  • = (18.6 — 59.09)/5
  • = -40.49/5
  • = -8.098
Шаг 6 :

Подставим значения в уравнение прямой

Уравнение прямой(y) = a + bx

= -8.098 + 0.19x

Предположим, если мы хотим, узнать приблизительное у значение переменной x = 64, необходимо подставить значение в формулу

Уравнение прямой(y) = a + bx

  • = -8.098 + 0.19(64)
  • = -8.098 + 12.16
  • = 4.06

Синонимы: Least-Squares method, МНК

В вашем браузере отключен Javascript.
Чтобы произвести расчеты, необходимо разрешить элементы ActiveX!

Не можешь написать работу сам?

Доверь её нашим специалистам

от 100 р.стоимость заказа

2 часамин. срок

Узнать стоимость


Поделитесь с другими:

Если материал понравился Вам и оказался для Вас полезным, поделитесь им со своими друзьями!

calcsbox.com

Метод наименьших квадратов в Excel

Метод наименьших квадратов представляет собой математическую процедуру построения линейного уравнения, которое бы наиболее точно соответствовало набору двух рядов чисел. Целью применения данного способа является минимизация общей квадратичной ошибки. В программе Excel имеются инструменты, с помощью которых можно применять данный метод при вычислениях. Давайте разберемся, как это делается.

Использование метода в Экселе

Метод наименьших квадратов (МНК) является математическим описанием зависимости одной переменной от второй. Его можно использовать при прогнозировании.

Включение надстройки «Поиск решения»

Для того, чтобы использовать МНК в Экселе, нужно включить надстройку «Поиск решения», которая по умолчанию отключена.

  1. Переходим во вкладку «Файл».
  2. Кликаем по наименованию раздела «Параметры».
  3. В открывшемся окне останавливаем выбор на подразделе «Надстройки».
  4. В блоке «Управление», который расположен в нижней части окна, устанавливаем переключатель в позицию «Надстройки Excel» (если в нём выставлено другое значение) и жмем на кнопку «Перейти…».
  5. Открывается небольшое окошко. Ставим в нём галочку около параметра «Поиск решения». Жмем на кнопку «OK».

Теперь функция Поиск решения в Excel активирована, а её инструменты появились на ленте.

Урок: Поиск решения в Экселе

Условия задачи

Опишем применение МНК на конкретном примере. Имеем два ряда чисел x и y, последовательность которых представлена на изображении ниже.

Наиболее точно данную зависимость может описать функция:

y=a+nx

При этом, известно что при x=0 y тоже равно 0. Поэтому данное уравнение можно описать зависимостью y=nx.

Нам предстоит найти минимальную сумму квадратов разности.

Решение

Перейдем к описанию непосредственного применения метода.

  1. Слева от первого значения x ставим цифру 1. Это будет приближенная величина первого значения коэффициента n.
  2. Справа от столбца y добавляем ещё одну колонку – nx. В первую ячейку данного столбца записываем формулу умножения коэффициента n на ячейку первой переменной x. При этом, ссылку на поле с коэффициентом делаем абсолютной, так как это значение меняться не будет. Кликаем по кнопке Enter.
  3. Используя маркер заполнения, копируем данную формулу на весь диапазон таблицы в столбце ниже.
  4. В отдельной ячейке высчитываем сумму разностей квадратов значений y и nx. Для этого кликаем по кнопке «Вставить функцию».
  5. В открывшемся «Мастере функций» ищем запись «СУММКВРАЗН». Выбираем её и жмем на кнопку «OK».
  6. Открывается окно аргументов. В поле «Массив_x» вводим диапазон ячеек столбца y. В поле «Массив_y» вводим диапазон ячеек столбца nx. Для того, чтобы ввести значения, просто устанавливаем курсор в поле и выделяем соответствующий диапазон на листе. После ввода жмем на кнопку «OK».
  7. Переходим во вкладку «Данные». На ленте в блоке инструментов «Анализ» жмем на кнопку «Поиск решения».
  8. Открывается окно параметров данного инструмента. В поле «Оптимизировать целевую функцию» указываем адрес ячейки с формулой «СУММКВРАЗН». В параметре «До» обязательно выставляем переключатель в позицию «Минимум». В поле «Изменяя ячейки» указываем адрес со значением коэффициента n. Жмем на кнопку «Найти решение».
  9. Решение будет отображаться в ячейке коэффициента n. Именно это значение будет являться наименьшим квадратом функции. Если результат удовлетворяет пользователя, то следует нажать на кнопку «OK» в дополнительном окне.

Как видим, применение метода наименьших квадратов довольно сложная математическая процедура. Мы показали её в действии на простейшем примере, а существуют гораздо более сложные случаи. Впрочем, инструментарий Microsoft Excel призван максимально упростить производимые вычисления.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Опишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

lumpics.ru

Моделирование в электроэнергетике — Аппроксимация опытных данных. Метод наименьших квадратов


Аппроксимация опытных данных. Метод наименьших квадратов

 

Аппроксимация опытных данных – это метод, основанный на замене экспериментально полученных данных аналитической функцией наиболее близко проходящей или совпадающей в узловых точках с исходными значениями (данными полученными в ходе опыта или эксперимента). В настоящее время существует два способа определения аналитической функции:

— с помощью построения интерполяционного многочлена n-степени, который проходит непосредственно через все точки заданного массива данных. В данном случае аппроксимирующая функция представляется в виде: интерполяционного многочлена в форме Лагранжа или  интерполяционного многочлена в форме Ньютона.

— с помощью построения аппроксимирующего многочлена n-степени, который проходит в ближайшей близости от точек из заданного массива данных. Таким образом, аппроксимирующая функция сглаживает все случайные помехи (или погрешности), которые могут возникать при выполнении эксперимента: измеряемые значения в ходе опыта зависят от случайных факторов, которые колеблются по своим собственным случайным законам (погрешности измерений или приборов, неточность или ошибки опыта). В данном случае аппроксимирующая функция определяется по методу наименьших квадратов.

Метод наименьших квадратов (в англоязычной литературе Ordinary Least Squares, OLS) — математический метод, основанный на определении аппроксимирующей функции, которая строится в ближайшей близости от точек из заданного массива экспериментальных данных. Близость исходной и аппроксимирующей функции F(x) определяется числовой мерой, а именно: сумма квадратов отклонений экспериментальных данных от аппроксимирующей кривой F(x) должна быть наименьшей.

Рис.1. Аппроксимирующая кривая, построенная по методу наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов используется:

— для решения переопределенных систем уравнений, когда количество уравнений превышает количество неизвестных;

— для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений;

— для аппроксимации точечных значений некоторой аппроксимирующей функцией.

Аппроксимирующая функция по методу наименьших квадратов определяется из условия минимума суммы квадратов отклонений   расчетной аппроксимирующей функции от заданного массива экспериментальных данных. Данный критерий метода наименьших квадратов записывается в виде следующего выражения:

 — значения расчетной аппроксимирующей функции  в узловых точках ,

— заданный массив экспериментальных данных в узловых точках .

Квадратичный критерий обладает рядом «хороших» свойств, таких, как дифференцируемость, обеспечение единственного решения задачи аппроксимации при полиномиальных аппроксимирующих функциях.

В зависимости от условий задачи аппроксимирующая функция представляет собой многочлен степени m

Степень аппроксимирующей функции  не зависит от числа узловых точек, но ее размерность должна быть всегда меньше размерности (количества точек) заданного массива экспериментальных данных.

∙  В случае если степень аппроксимирующей функции m=1, то мы аппроксимируем табличную функцию прямой линией (линейная регрессия).

∙  В случае если степень аппроксимирующей функции m=2, то мы аппроксимируем табличную функцию квадратичной параболой (квадратичная аппроксимация).

∙  В случае если степень аппроксимирующей функции m=3, то мы аппроксимируем табличную функцию кубической параболой (кубическая аппроксимация).

В общем случае, когда требуется построить аппроксимирующий многочлен степени m для заданных табличных значений, условие минимума суммы квадратов отклонений по всем узловым точкам переписывается в следующем виде:

 — координаты узловых точек таблицы;

 — неизвестные коэффициенты аппроксимирующего многочлена степени m;

— количество заданных табличных значений.

             Необходимым условием существования минимума функции является равенству нулю ее частных производных по неизвестным переменным . В результате получим следующую систему уравнений:

Преобразуем полученную линейную систему уравнений: раскроем скобки и перенесем свободные слагаемые в правую часть выражения. В результате полученная система  линейных алгебраических выражений будет записываться в следующем виде:

Данная система линейных алгебраических выражений может быть переписана в матричном виде:

 

В результате была получена система линейных уравнений размерностью m+1, которая состоит из m+1 неизвестных. Данная система может быть решена с помощью любого метода решения линейных алгебраических уравнений (например, методом Гаусса). В результате решения будут найдены неизвестные  параметры аппроксимирующей функции, обеспечивающие минимальную сумму квадратов отклонений аппроксимирующей функции от исходных данных, т.е. наилучшее возможное квадратичное приближение.  Следует помнить, что при изменении даже одного значения исходных данных все коэффициенты изменят свои значения, так как они полностью определяются исходными данными.

 

Аппроксимация исходных данных линейной зависимостью

(линейная регрессия)

В качестве примера, рассмотрим методику определения аппроксимирующей функции, которая задана в виде линейной зависимости. В соответствии с методом наименьших квадратов условие минимума суммы квадратов отклонений записывается в следующем виде:

 — координаты узловых точек таблицы;

 — неизвестные коэффициенты аппроксимирующей функции, которая задана в виде линейной зависимости.

Необходимым условием существования минимума функции является равенству нулю ее частных производных по неизвестным переменным. В результате получаем следующую систему уравнений:

Преобразуем полученную линейную систему уравнений.

Решаем полученную систему линейных уравнений. Коэффициенты аппроксимирующей функции в аналитическом виде определяются следующим образом (метод Крамера):

 

Данные коэффициенты обеспечивают построение линейной аппроксимирующей функции в соответствии с критерием минимизации суммы квадратов аппроксимирующей функции от заданных табличных значений (экспериментальные данные).

Алгоритм реализации метода наименьших квадратов

1. Начальные данные:

— задан массив экспериментальных данных  с количеством измерений N

— задана степень аппроксимирующего многочлена (m)

2. Алгоритм вычисления:

2.1. Определяются коэффициенты для построения системы уравнений размерностью 

 — коэффициенты системы уравнений (левая часть уравнения)

 — индекс номера строки квадратной матрицы системы уравнений

 — индекс номера столбца квадратной матрицы системы уравнений

— свободные члены системы линейных уравнений (правая часть уравнения)

 — индекс номера строки квадратной матрицы системы уравнений

2.2. Формирование системы линейных уравнений размерностью .

2.3. Решение системы линейных уравнений с целью определения неизвестных коэффициентов аппроксимирующего многочлена степени m.

2.4.Определение суммы квадратов отклонений аппроксимирующего многочлена от исходных значений по всем узловым точкам

Найденное значение суммы квадратов отклонений является минимально-возможным.

 Аппроксимация с помощью других функций

Следует отметить, что при аппроксимации исходных данных в соответствии с методом наименьших квадратов в качестве  аппроксимирующей функции иногда используют  логарифмическую функцию, экспоненциальную функцию и степенную функцию.

Логарифмическая аппроксимация

Рассмотрим случай, когда аппроксимирующая функция задана логарифмической функцией вида: 

Поиск неизвестных коэффициентов осуществляется по методу наименьших квадратов в соответствии со следующей системой уравнений.

Решаем полученную систему линейных уравнений. Коэффициенты аппроксимирующей функции в аналитическом виде определяются следующим образом:

Экспоненциальная аппроксимация

Рассмотрим случай, когда аппроксимирующая функция задана экспоненциальной функцией вида: 

Для применения метода наименьших квадратов экспоненциальная функция линеаризуется:

Поиск неизвестных коэффициентов осуществляется по методу наименьших квадратов в соответствии со следующей системой уравнений.

Решаем полученную систему линейных уравнений. Коэффициенты аппроксимирующей функции в аналитическом виде определяются следующим образом:

Степенная аппроксимация

Рассмотрим случай, когда аппроксимирующая функция задана степенной функцией вида: 

Для применения метода наименьших квадратов степенная функция линеаризуется:

Поиск неизвестных коэффициентов осуществляется по методу наименьших квадратов в соответствии со следующей системой уравнений.

Решаем полученную систему линейных уравнений. Коэффициенты аппроксимирующей функции в аналитическом виде определяются следующим образом:

Выбор наилучшей аппроксимирующей функции определяется значением среднеквадратического отклонения. В связи с этим следует по методу наименьших квадратов определить несколько аппроксимирующих функций, а затем по критерию наименьшего среднеквадратического отклонения выбрать наиболее подходящую функцию.

Для того, чтобы добавить Ваш комментарий к статье, пожалуйста, зарегистрируйтесь на сайте.

simenergy.ru

Метод наименьших квадратов — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Пример кривой, проведённой через точки, имеющие нормально распределённое отклонение от истинного значения.

Метод наименьших квадратов (МНК) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным.

До начала XIX в. учёные не имели определённых правил для решения системы уравнений, в которой число неизвестных меньше, чем число уравнений; до этого времени употреблялись частные приёмы, зависевшие от вида уравнений и от остроумия вычислителей, и потому разные вычислители, исходя из тех же данных наблюдений, приходили к различным выводам. Гауссу (1795) принадлежит первое применение метода, а Лежандр (1805) независимо открыл и опубликовал его под современным названием (фр. Méthode des moindres quarrés)[1]. Лаплас связал метод с теорией вероятностей, а американский математик Эдрейн (1808) рассмотрел его теоретико-вероятностные приложения[2]. Метод распространён и усовершенствован дальнейшими изысканиями Энке, Бесселя, Ганзена и других.

Работы А. А. Маркова в начале XX века

ru.wikipedia.org

Разработка прогноза с помощью метода наименьших квадратов





Экстраполяция — это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых
и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. К методам экстраполяции
относятся
метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов.




Сущность метода наименьших квадратов состоит в минимизации суммы квадратических отклонений между
наблюдаемыми и расчетными величинами. Расчетные величины находятся по подобранному уравнению – уравнению регрессии. Чем меньше
расстояние между фактическими значениями и расчетными, тем более точен прогноз, построенный на основе уравнения регрессии.

Теоретический анализ сущности изучаемого явления, изменение которого отображается временным рядом, служит основой для выбора
кривой. Иногда принимаются во внимание соображения о характере роста уровней ряда. Так, если рост выпуска продукции ожидается
в арифметической прогрессии, то сглаживание производится по прямой. Если же оказывается, что рост идет в геометрической прогрессии,
то сглаживание надо производить по показательной функции.

Рабочая формула метода наименьших квадратов: У t+1 = а*Х + b, где t + 1 – прогнозный
период; Уt+1 – прогнозируемый показатель; a и b — коэффициенты; Х — условное обозначение времени.

Расчет коэффициентов a и b осуществляется по следующим формулам:



где, Уф – фактические значения ряда динамики; n – число уровней временного ряда;

Сглаживание временных рядов методом наименьших квадратов служит для отражения закономерности развития изучаемого явления.
В аналитическом выражении тренда время рассматривается как независимая переменная, а уровни ряда выступают как функция этой
независимой переменной.

Развитие явления зависит не от того, сколько лет прошло с отправного момента, а от того, какие факторы влияли на его
развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Отсюда ясно, что развитие явления во времени выступает как результат
действия этих факторов.

Правильно установить тип кривой, тип аналитической зависимости от времени – одна из самых сложных задач
предпрогнозного анализа
.




Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в
большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической
ошибки, вычисляемой по формуле:


где Уф – фактические значения ряда динамики; Ур – расчетные (сглаженные) значения ряда динамики; n – число уровней временного
ряда; р – число параметров, определяемых в формулах, описывающих тренд (тенденцию развития).

Недостатки метода наименьших квадратов:

  • при попытке описать изучаемое экономическое явление с помощью математического уравнения, прогноз будет точен для небольшого
    периода времени и уравнение регрессии следует пересчитывать по мере поступления новой информации;
  • сложность подбора уравнения регрессии, которая разрешима при использовании типовых компьютерных программ.

Пример применения метода наименьших квадратов для разработки прогноза

Задача. Имеются данные, характеризующие уровень безработицы в регионе, %



ЯнварьФевральМартАпрельМайИюньИюльАвгустСентябрьОктябрь
2,992,662,632,562,402,221,971,721,561,42
  • Постройте прогноз уровня безработицы в регионе на ноябрь, декабрь, январь месяцы, используя методы:
    скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
  • Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
  • Сравните полученные результаты, сделайте выводы.

Решение методом наименьших квадратов

Для решения составим таблицу, в которой будем производить необходимые расчеты:


Определим условное обозначение времени как последовательную нумерацию периодов базы прогноза (графа 3).
Рассчитаем графы 4 и 5. Расчетные значения ряда Ур определим по формуле У t+1 = а*Х + b, где t + 1 – прогнозный период;
Уt+1 – прогнозируемый показатель; a и b — коэффициенты; Х — условное обозначение времени.

Коэффициенты a и b определим по следующим формулам:



где, Уф – фактические значения ряда динамики; n – число уровней временного ряда.

а = [107,55 – (55*22,13)/10] / [385 – 552/10] = — 0,17

b = 22,13/10 – (-0,17)*55/10 = 3,15

Далее определяем прогнозное значение:

У ноябрь = -0,17*11 + 3,15 = 1,28

У декабрь = -0,17*12 + 3,15 = 1,11

У январь = -0,17*12 + 3,15 = 0,94




Рассчитываем среднюю относительную ошибку по формуле:


ε = 28,63/10 = 2,86% точность прогноза высокая.

Вывод: Сравнивая результаты, полученные при расчетах
методом скользящей средней, методом экспоненциального сглаживания и методом наименьших квадратов, можно сказать, что средняя относительная ошибка при расчетах методом экспоненциального сглаживания попадает в пределы 20-50%. Это значит, что точность прогноза в данном случае является лишь удовлетворительной.

В первом и третьем случае точность прогноза является высокой, поскольку средняя относительная
ошибка менее 10%. Но метод скользящих средних позволил получить более достоверные результаты
(прогноз на ноябрь – 1,52%, прогноз на декабрь – 1,53%, прогноз на январь – 1,49%), так как средняя
относительная ошибка при использовании этого метода наименьшая – 1,13%.




Другие статьи по данной теме:

Список использованных источников

  1. Научно-методические рекомендации по вопросам диагностики социальных рисков и прогнозирования вызовов,
    угроз и социальных последствий. Российский государственный социальный университет. Москва. 2010;
  2. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. М.: Издательский
    Дом «Дашков и Ко», 2001;
  3. Новикова Н.В., Поздеева О.Г. Прогнозирование национальной экономики: Учебно-методическое пособие.
    Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2007;
  4. Слуцкин Л.Н. Курс МБА по прогнозированию в бизнесе. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.

www.ekonomika-st.ru