14 NİSAN 2010, ÇARŞAMBA

İkinci Dereceden Regresyon

Burada bazı veriler var. Bir golf topunun bir fairway aşağı vurmak olduğunu söyledi. Aşağıdaki tabloda topun yüksekliği ile gösterir zaman saygı. Bilyalı yatayla 70 derecelik bir açıyla isabet saniyede 40 metre hız ile. Ve sonra bizi esas veri örneklerinin, bir demet verir. 0 zamanında, biz 0 metre konum. Süresi 0,5 saniye, biz 17.2 metre konum. Yani onlar bize veri noktaları bir sürü verir. Ve ne yapmak istediğinizi bu verileri kullanmak veya bu verileri kullanmaktır noktalar, esasen uyan bir kuadratik fonksiyonu bulmak için en iyi. Ya da ben modellemek istiyorum, bun

u başka bir şekilde görüntülemek için sanırım Ben bu fenomeni modellemek isteyen bu verilerin ya da ben istiyorum golf topu modeli fairway aşağı vurmak, ya da varlık golf topu yüksekliği kuadratik denklemi kullanarak, y

a da kuadratik fonksiyon. Ve biz bir grafik hesap makinesi kullanarak bunu yapmak için gidiyoruz. Ve aslında, bilirsiniz, fizik biraz yaparsanız, Ne gerçek denklemi anlamaya vakum içinde olac

“Bir hesap kullanarak kuadratik regresyon gerçekleştirmek için...”
Khan Academy

aktır. Ama bu bir golf topu alınan gerçek veri havada vurmak olduğunu. Ve o fizik yapar, bir demet şeyi değiştiriyor Gerçekten karmaşık. Yani biz aslında ölçümlerin bakacağız ve sonra deneyin gerçek işlev ne olduğunu anlamaya. Ve aslında, hesap çoğunu yapmak için gidiyor Bizim için çalışıyoruz. Ne ayrıntılarına girmeyeceğim hesap algoritmasıdır. Ben sadece nasıl yapılacağını göstermek istiyorum. Bu iyi yaklaşık olarak gidiyor demek güvenli karesel fonksiyon

İkinci Dereceden Regresyon Resim 1 İkinci Dereceden Regresyon Resim 2 İkinci Dereceden Regresyon Resim 3 İkinci Dereceden Regresyon Resim 4

veya bir parabol bazı türüne göre. Yani buna bir işlev sığdırmak için çalışalım. Yani biz yapmak olduğunu istediklerini biz Stat vurmak istiyorum bizim hesap. Daha sonra düzenleyebilir vurmak, Statini çarptı. Yani biz giriş bilgilerimizi kullanabilirsiniz budur. Biz iki kez girin tıklatın olabilir. Bu sadece bu iki değişken adları diyor Biz girdi bizim veri. Ben sadece iki kez girin vuruyorum. Ve şimdi veri girmeye başlayabilirsiniz. Ve bunu yapmak için benim klavye kullanacaksınız. Yani ilk veri noktası 0'

;dır. Girin. X y, 0, 0 'dır. Tekrar basın girin. Bir sonraki veri noktası, 0.5 ve 17.2. Ben sadece, burada şuna 0.5 ve 17.2 arıyorum. Sonraki bir veri noktası. Biz x 1.5 olduğunu var. X 1.5 olduğunda, y 42.9 olduğunu. X 2 iken, y 51.6 olduğunu. X 2.5 olduğunda, y 57.7 olduğunu. X 3 olduğunda, y 61.2 olduğunu. Ben sadece acil her zaman girmek tutun. X 3.5 olduğunda, y havada 62,3 metredir. X 4 olduğunda, y havada 61 metredir. X 4.5 olduğunda ve y 57,2 olduğunu. Yani tüm verileri girdiniz. Ve sonra yapmak istediğim bir sonraki şey, ben gidiyorum hepsini çizmek için. Ben bu tüm verileri arsa Ama önce, ben emin olmak istiyorum Benim ekranda düzgün bir yelpazesi var. Yani grafik gitmek için gidiyorum, aralık çarptı. Ve bakın. Benim x asgari, ben 0 olmak istiyorum. Burada düşük değer var. Ve benim x maksimum, ben aslında bunu ayarlayabilirsiniz biraz daha düşük. Eh, ben bu iyi, benim x maksimum ayarlayın. Ben 7 saniyeye kadar gidersiniz. Ben ölçek yapacağız, bu konuda ölçümler var x-ekseni, 1 olarak. y en az 0 olduğunu. y maksimum 70 oldukça iyi görünüyor. O bu sayıların hepsi ele alacağız gibi görünüyor, ve bazı Bu oldukça yakın olsun. Onlar 60'lı yıllarda, o yüzden 70 oldukça iyi. Ve ben y ölçeği 5 yapacağız. Burada herhangi bir değişiklik yapmanız gerekmez, ama sen-ebil hesap makinesi eğer değişiklik yapmak Zaten bu ayarlı değil. Ve böylece biz stat geri dönebilirsiniz. Ve sonra ne yapmak istediğinizi hesap hesaplamak zorunda olduğunu Bu noktaları yanı sıra eşleşen bir kuadratik fonksiyon olabildiğince. Bu yüzden kalk gideriz. O hesapla için gelir varsayarak yaşıyorum. Bu söylediğini, nerede veri? O yüzden, biz girdi verileri kullanılan aynı değişkenleri var Ben sadece girmek tıklıyorum. Ve iki kez girin. Ve şimdi burada farklı türleri vardır Yapabileceğimiz gerilemeleri. Biz lineer regresyon yapabilirsiniz. Biz üstel regresyon, güç regresyon yapabilirsiniz. Daha tıklayın ve güç 2 gerileme görürsünüz. Bu ikinci derece regresyon demektir. Yani burada, biz kelimenin tam anlamıyla biz click-- edebilirsiniz Sadece bu seçeneği seçin. Bu bir kuadratik aracı veya bu üçüncü derece olacak regresyon, dördüncü dereceden regresyon. Yani biz sadece bir kuadratik regresyon yapmak için gidiyoruz. Ve bu ikinci dereceden katsayıları anladım En iyi maçlar bu veriler. Yani bunu yazmak için gidiyorum. Yani 5.2 negatif. Negatif 5.2 var. Biraz üzerinde kaydırın. 35,99999. Sonra 0,292514. Bu yüzden bana buraya bu yazayım. Yani bu yüzden can beni ekranın dışına alalım ona bakmaya devam. Ve böylece biz bize söylüyor have--, hesap makinesi söyledi Bize, Kuadratik eşit olup olmadığını karesi ax bu artı bx artı c, bizi ilk katsayısı, bir, ki söylüyor 5,20128 negatif. Herhalde biraz o kapalı yuvarlak edeceğiz. 35.9-- eşittir b Bana üzerinde kaydırma izin bize söylüyor benim Kişilik Sokak 993 hesap makinesi. Herhalde bunlar yuvarlak olacak. 9934. Ve bunun için hesaplar benim c değerlerini söylüyor en uygun kuadratik 0,2925 olduğunu. Hangi ilginçtir. Ben bu sorunu yapmadan önce, aslında bu ne anladım İkinci dereceden vakum içinde olacaktır. Ben sadece fizik prensiplerinin bazı tür kullanılır. Ve sonra bir vakum bu dizi var. Eğer hava direncini yoktu, bu sayı olur 4.9 negatif. Bence bu sayı 37 gibi bir şey olduğu ortaya çıktı. Ve bu sayı, çünkü bu, 0, aşağıdaki amaçlara yönelik iyi çıktı Eğer zemin başlar. Ama bu ilginç. Bu gerçek veri ve gerçek veriler her zaman olacak olan Biraz farklı, ya da bazen daha çok farklı teorik olarak ideal, hiçbir hava direncini olsaydı. Yani biz burada alıyoruz budur. Ve böylece biz şimdi bunu kullanabilirsiniz. Bu beni anlatıyor, benim grafik hesap makinesinin söylüyorum ben, bilirsin use-- gereken kuadratik, y olduğu bir x-- işlevi kare 5.2x negatiftir artı 35.99x artı 0.29. Ben biraz onları yuvarlanır. Yani şimdi biz belki bu bilgileri kullanabilirsiniz, ya da t diyebilirim. Ben de bu-- yapmış x zaman eşittir. Ben bunun yerine t yapılmış, ama ben olabilirdi anladınız sanırım. Ve şimdi biz anlamaya bu bilgileri kullanabilirsiniz neler top muhtemelen zaman içinde diğer noktalarda yapıyordu. Yani, örneğin, eğer biz ne olduğunu bilmek istedim zaman 5 oluyor. Hadi içine 5,2 saniye diyelim y nedir? Peki biraz uzakta daha ne olur? Biz hangi veri ötesine gidiyoruz, extrapolating ediyoruz biz burada var. 5.2 Yani y. Biz onu iki şekilde yapabilirsiniz. Biz grafiksel ona bakabilirsiniz. Yani şimdi bu gerileme hesaplanır ettik, burada Yine katsayıları. Burada gördüğünüz gibi, sadece sola kaydırma ediyorum. Bana katsayıları verdi. Olumsuz 5.2, 35.99, ve sonra bana 0.2925 verdi. Yani şimdi hesaplanan, biz aslında çizmek olabilecek tüm işaret ve regresyon çizin. Burada bu beraberlik seçeneği almak istiyorum. Yani ben de çıkmak mümkün ve sonra çizmek seçin. Ve ilk ben sadece veri çekersiniz. Yani dağınık oluyor. Bu tüm verilerin bir dağınık arsa yapacağız. Orada onu seçin. Onlar verildi ve veri noktaları çekti, dikkat edin. Oradaki veri noktaları var. 5.2 Burada bazı yer olacak. Ve şimdi ben gerçek regresyon çizebilirsiniz. Bu durum, bu kullanarak regresyon çizmek Burada katsayıları. Yani gerileme çizin. Ve sen, aslında çok veriyi uyuyor bakın Çok, çok, çok iyi. Yani verilerini uygun görünüyor bu işlevi kullanın izin aslında ne kadar yüksek ile gelip çok, çok, çok iyi için 5,2 saniye top oldu? Yani buradan çıkışını sağlar. Ve Sadece bunu hesaplamak edelim. Bu 5.2 kat 5,2 karesi negatiftir. Sadece tesadüfen, ben ilk o eşit bir zaman aldı katsayısı. Bu nedenle, bu olumlu versiyonu. Yani 5.2 kare artı 35.99 kere 5.2-- biz, unuttun süresi 5.2 eşittir ya da burada x zaman ile ilgili 5.2-- artı 0,29 eşit. Yani biz sadece zaman bu fonksiyonu değerlendirmek için gidiyoruz veya x 5.2 eşittir. Ve biz 46.83 ayak olsun. Yani 46.83 eşittir, ya ben 0.83 metre diyebilirim. Yani bunu zevk umuyoruz. Sana nasıl bir grafiğe hızlı bir şeyi göstermek istedim hesap yararlıdır. Belki gelecekte, ben daha gelişmiş bir video yapmak gerekir Gerçek algoritma veya gerçek süreç hesap olduğunu Bu iyi eğriyi anlamaya kullanılır.

Açıklama

Bir hesap kullanarak kuadratik regresyon gerçekleştirmek için

Bunu Paylaş:
  • Google+
  • E-Posta
Etiketler:

Khan Academy

Khan Academy

Misyonumuz, her yerde herkes için dünya standartlarında bir eğitim sağlamak. Tüm Khan Academy içerik www.khanacademy.org adresinden ücretsiz olarak sunulmaktadır.

YORUMLAR



9.5/10

  • 46
    Olumlu
  • 2
    Olumsuz
  • 21
    Yorum
  • 26138
    Gösterim

SPONSOR VİDEO

Rastgele Yazarlar

  • 1881 Animation

    1881 Animati

    5 EKİM 2013
  • Feel The Electricity!

    Feel The Ele

    20 ŞUBAT 2010
  • Matt Davis

    Matt Davis

    4 ŞUBAT 2006

ANKET



Bu sayfa işinize yaradı mı?