Математический форум Math Help PlanetОбсуждение и решение задач по математике, физике, химии, экономике Теоретический раздел |
Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ] |
![]() ![]() |
Страница 29 из 29 |
[ Сообщений: 287 ] | На страницу Пред. 1 ... 25, 26, 27, 28, 29 |
|
Автор | Сообщение | |
---|---|---|
Talanov |
|
|
Графики практически не поменяются, только решение станет корректным.
|
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
Avgust |
|
|
Talanov, теперь все ясно. Только правильней сказать - вообще не поменяются или поменяются в худшую сторону.
Итак, показываю три шедевра - три закона распределения Александрова: 1) [math]F=\left [1-\left (1+ax^b \right )^{-c} \right ]^d[/math] a=0.005740724682 b=1.62151351 c=10.02172654 d=1.371754034 [math]\sum S^2=7.24\cdot 10^{-6}[/math] 2) [math]F=1-\left (1+ax^b \right )^{-cx^d}[/math] a=0.06656562419 b=1.500781847 c=0.2899544186 d=0.7523236707 [math]\sum S^2=3.44\cdot 10^{-7}[/math] 3) [math]F=1-\exp \left [-a\cdot \operatorname{arctg}^b\left (cx^d \right ) \right ][/math] a=11.14440326 b=7.059194232 c=0.4249298279 d=0.3634998999 [math]\sum S^2=2.57\cdot 10^{-7}[/math] Данные три четырехпараметрические формулы распределения чрезвычайно гибкие. Я построил сотни номограмм и убедился, что они охватывают все многообразие одномодальных кривых. Последний раз редактировалось Avgust 27 июн 2018, 10:57, всего редактировалось 1 раз. |
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
Talanov |
|
|
Ещё раз. Если вы работаете с неравноточными данными, то корректно использовать взвешенный МНК. В этом случае находится минимум суммы квадратов невязок с определёнными весами.
|
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
Avgust |
|
|
Talanov. я с болтунами никогда не спорю. Найдите формулу, которая аппроксимирует точки с большей точностью, чем мой закон распределения 3), тогда диалог будет на равных.
|
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
Talanov |
|
|
Avgust, любые аппроксимирующие функции, в том числе и ваш, извините за выражение "закон", дадут меньшую сумму квадратов невязок при использовании взвешенного МНК. Но параметры регрессии будут найдены с учётом погрешности исходных данных. Сейчас же вы их находите из предположения их равноточности, что безусловно делать не корректно.
|
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
Avgust |
|
|
Talanov, так покажите корректную аппроксимацию с учетом погрешности исходных данных! Интересно же узнать, насколько моя ошибка велика.
|
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
Avgust |
|
|
Начинаю систематизировать формы кривых плотности вероятности для трехпараметрического закона распределения:
![]() После многих графических представлений сделаю таблицу: для нормированных кривых распишу значения МО и четырех центральных моментов, координаты моды и точек перегиба. Думаю, что с помощью такой подробной таблицы упростится предварительный поиск трех параметров закона распределения. Далее их можно уточнять по Монте-Карло. То же сделаю и для четырехпараметрических формул. |
||
Вернуться к началу | ||
![]() |
![]() ![]() |
Страница 29 из 29 |
[ Сообщений: 287 ] | На страницу Пред. 1 ... 25, 26, 27, 28, 29 |
Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ] |
|
Кто сейчас на конференции |
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 5 |
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения |