Зная, что необходимым условием минимума функции является равенство нулю ее первых частных производных, имеем следующую систему для нахождения значений
: ,Данная система может быть представлена в виде:
,где
В результате получим что:
Докажем теперь, что в точке
функция имеет минимум. Достаточным условием существования экстремума функции двух переменных является следующее неравенство: .Для доказательства введем следующие обозначения:
Составим дискриминант
. Тогда, если , то функция имеет в точке экстремум, а именно минимум при А>0 (или С>0). Из системы видно, что эти условия выполняются: = , С=200>0.То есть точка
действительно является точкой минимума.Следовательно, функция
при данных значениях имеет следующий график:рис.2. График уравнения линейной регрессии
Построение кривой y=px2+qx+r,наименее отклоняющейся от точек (Xi;Yi) в среднем квадратичном
Для построения кривой
, наименее отклоняющейся от точек в среднем квадратичном, необходимо методом наименьших квадратов определить числа , и такие, что функция трех переменных принимает минимальное значение. Данная функция имеет вид:Аналогично нахождению значений
для прямой составляем систему трех линейных уравнений, которая является необходимым условием минимума функции:Данная система является системой линейных однородных уравнений. Решая эту систему методом Крамера и зная, что:
составляем определители, состоящие из коэффициентов при
и столбца свободных членов.Значения
находим делением соответствующих определителей. = = =Докажем теперь, что в точке функция
имеет минимум. Достаточным условием существования минимума функции трех переменных является следующее неравенство:d
.Получаем следующее уравнение:
Воспользуемся критерием Сильвестра, т.е. найдем миноры 1-ого, 2-ого и 3-ого порядков и докажем, что они положительные.
= =Найдем миноры первого, второго и третьего порядков для этого определителя:
Так как все миноры положительны, то по критерию Сильвестра d
, и функция имеет минимум в точке .Таким образом, парабола
имеет следующий график:рис.3. График уравнения параболической регрессии
Анализ полученных результатов и вывод о зависимости Xi и Yi
рис.4. Сравнение линейной и параболической регрессий
Для сравнения полученных результатов построения кривых
и определим значения статистик:Поскольку
и , можно говорить о том, что зависимость между и близка и к линейной, и к квадратичной. При этом парабола меньше отклоняется от точек и , чем прямаяЗависимость потребления бензина от количества автомобилей близка к линейной и к квадратичной. Однако видно, что разница между значениями статистик
небольшая. Следовательно, с практической точки зрения удобнее приближать точки выборки и к прямой .Выявление зависимости между потреблением бензина и количеством автомобилей пригодится для понимания ситуации, которая складывается у нас на дорогах и влияет на природу, поскольку потребление бензина всегда сопровождается вредными выбросами.1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа 1998.
2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике — М.: Высшая школа 1998.
3. Ивашев-Мусатов О. С. Теория вероятностей и математическая статистика — М.: Наука 1979.
4. Мазный Г.Л., Прогулова Т.Б. Методическое пособие к курсовому проектированию по ВМ и информатике. — Дубна: Кафедра ВМ и САУ, 1996.