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수치해석 least-squares regression

저작시기 2009.04 |등록일 2009.04.29 워드파일MS 워드 (docx) | 3페이지 | 가격 1,000원

소개글

수치해석 least-squares regression를 c++로 풀어보는 문제

목차

1. OS : Window Xp
2. Source code
3. Equation
4. Output
5. Discussion

본문내용

1. OS : Window Xp
Language : C++
Compiler: Visual C++ 6.0

2. Source code

#include <stdio.h>
#include <math.h>

double main()
{
double x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10;
double y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7, y8, y9, y10;
double sum_xy, sum_xx, sum_x, sum_y, sum_xm, sum_ym, a1, a0, a2, ans;

x1 = log10(2.5);
x2 = log10(3.5);
x3 = log10(5);
x4 = log10(6);
x5 = log10(7.5);
x6 = log10(10);
x7 = log10(12.5);
x8 = log10(15);
x9 = log10(17.5);
x10 = log10(20);

y1 = log10(13);
y2 = log10(11);
y3 = log10(8.5);
y4 = log10(8.2);
y5 = log10(7);
y6 = log10(6.2);
y7 = log10(5.2);
y8 = log10(4.8);
y9 = log10(4.6);


5. Discussion
x값과 y값에 log를 취한 후 위 공식에 대입하면 일차 그래프가 나온다. 즉 power equation에 로그값을 취하므로써 linearization을 할 수 있다. 일차 그래프의 기울기는 β값이 되고 y축과 만나는 값은 logα값이다. 결국 y = αxβ 그래프를 구할 수 있고 x=9일 때의 값을 예상할 수 있다.

참고 자료

없음
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