Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
20
MODELEREGRESJILINIOWEJ
RozwiązanieprostokątnegoukładurównańXa=duzyskujesięwMatla-
bie[49]komendąa=pinv(X)*d.Dlarozważanegozbiorudanychuzyskujesię
wynik
MATLAB
a=pinv(X)*d
a=
-0.3878
0.7145
1.2729
-0.1634
Python
a=np.linalg.pinv(X)@d
print(a)
[[-0.3878]
[0.7145]
[1.2729]
[-0.1634]]
Łatwosprawdzić,żeuzyskanerozwiązanieaniejestrozwiązaniemdokład-
nymukładurównań,ajedyniewektoremaminimalizującymbłąd
Xa
–
d.Jest
touwidocznionenarys.2.3,przedstawiającymwartościzadanediodpowiadają-
ceimwartościmodeluliniowegoy=Xa.
Rys.2.3.Wykresfunkcjizadanejwektoremdijejaproksymacjay=Xawformieregresji
liniowej
Wartośćnormyeuklidesowejwektorabłędumożnaotrzymaćprzyużyciuko-
mendy
MATLAB
norm(d-X*a)
=2.8446
Python
np.linalg.norm(d-x@a)
=2.8445
