수치해석 - 최소제곱회귀분석 - 직선 적합

소개글

수치해석 - 최소제곱회귀분석 - 직선 적합에 대한 보고서 자료입니다.

목차

● 문 제

● 풀 이

● 고 찰

본문내용

x;
hold on
plot(x,y,'r')
X = [5 6 10 14 16 20 22 28 28 36 38 5];
Y = [30 22 28 14 22 16 8 8 14 0 4 5];
for i=1:1:11
plot(X(i),Y(i),'o');
end
grid on
xlabel('x')
ylabel('y')
title('y=30.7396297 - 0.7719100*x & Data');
legend('y=30.7396297 - 0.7719100*x','data',0);
데이터와 회귀분석선 Graph
의 그래프
● x=5, y=5 데이터를 추가시켰을 경우
11개의 데이터에 x=5,y=5를 추가시켜 다시 계산하여 분석해 보았다.
Answer
데이터와 회귀분석선 Graph
의 그래프
● 고 찰
원래 있던 11개의 데이터의 회귀분석선을 데이터와 함께 그려본 결과 예제 16.1c의 그림과 거의 비슷한 유형을 나타내었고 데이터들이 회귀분석선에서 많이 벗어나지 않았다. 데이터 11개에 x=5, y=5를 추가시켜 다시 계산해 그려본 결과 위 그림처럼 x=5,y=5 때문에 회귀분석선이 추가된 데이터를 제외한 다른 데이터들 사이에서 약간 하단에 위치한다는 것을 알 수 있고 x=5, y=5는 기존 데이터보다 회귀분석선에 많이 벗어났다는 것을 알 수 있다. 표준 오차를 통해 분석해 보았을 때 11개의 데이터를 통해 계산한 값은 =4.39…에서 x=5, y=5를 추가 시켜 계산하였을 때 =7.41…로 크게 증가하게 된다. 이로서 추가로 측정된 x=5, y=5는 정확히 측정되었다고 보기 힘들며 이것을 데이터로 쓰기에 부적절 하다.

키워드

수치해석,   최소제곱회귀분석,   회귀분석,   최소제곱 회귀분석,   직선 적합