Нелинейные регрессии

Содержание

Введение. 3

1. Линейная регрессия 5

2. Полиномиальная регрессия 6

3. Нелинейная регрессия 8

4. Сглаживание данных 12

5. Предсказание зависимостей 14

Литература 15

Введение

Аппроксимация данных с учетом их статистических параметров относится к задачам регрессии. Они обычно возникают при обработке экспериментальных данных, получ

енных в результате измерений процессов или физических явлений, статистических по своей природе (как, например, измерения в радиометрии и ядерной геофизике), или на высоком уровне помех (шумов). Задачей регрессионного анализа является подбор математических формул, наилучшим образом описывающих экспериментальные данные.

Математическая постановка задачи регрессии заключается в следующем. Зависимость величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления Y от другого переменного свойства или параметра Х, которое в общем случае также может относиться к случайной величине, зарегистрирована на множестве точек xk множеством значений yk, при этом в каждой точке зарегистрированные значения yk и xk отображают действительные значения Y(хk) со случайной погрешностью k, распределенной, как правило, по нормальному закону. По совокупности значений yk требуется подобрать такую функцию f(xk, a0, a1, …, an), которой зависимость Y(x) отображалась бы с минимальной погрешностью. Отсюда следует условие приближения:

yk = f(xk, a0, a1, …, an) + k.

Функцию f(xk, a0, a1, …, an) называют регрессией величины y на величину х. Регрессионный анализ предусматривает задание вида функции f(xk, a0, a1, …, an) и определение численных значений ее параметров a0, a1, …, an, обеспечивающих наименьшую погрешность приближения к множеству значений yk. Как правило, при регрессионном анализе погрешность приближения вычисляется методом наименьших квадратов (МНК). Для этого выполняется минимизация функции квадратов остаточных ошибок:

a0, a1, …, an) = [f(xk, a0, a1, …, an) - yk] 2.

Для определения параметров a0, a1, …, an функция остаточных ошибок дифференцируется по всем параметрам, полученные уравнения частных производных приравниваются нулю и решаются в совокупности относительно всех значений параметров. Виды регрессии обычно называются по типу аппроксимирующих функций: полиномиальная, экспоненциальная, логарифмическая и т.п.

1. Линейная регрессия

Общий принцип. Простейший способ аппроксимации по МНК произвольных данных sk - с помощью полинома первой степени, т.е. функции вида y(t) = a+bt. С учетом дискретности данных по точкам tk, для функции остаточных ошибок имеем:

(a,b) = [(a+b·tk) - sk] 2.

Дифференцируем функцию остаточных ошибок по аргументам a, b, приравниваем полученные уравнения нулю и формируем 2 нормальных уравнения системы:

(a+b·tk) - sk º a1 + btk –sk = 0,

((a+b·tk) - sk) ·tk º atk + btk2 – sk·tk = 0,

Решение данной системы уравнений в явной форме для К-отсчетов:

b = [Ktk·sk –tksk] / [Ktk2 – (tk) 2],

a = [sk – btk] /K.

Полученные значения коэффициентов используем в уравнении регрессии y(t) = a+bt. По аналогичной методике вычисляются коэффициенты и любых других видов регрессии, отличаясь только громоздкостью соответствующих выражений.

Реализация в Mathcad. Линейная регрессия в системе Mathcad выполняется по векторам аргумента Х и отсчетов Y функциями:

intercept(X,Y) – вычисляет параметр а, смещение линии регрессии по вертикали;

slope(X,Y) – вычисляет параметр b, угловой коэффициент линии регрессии.

Расположение отсчетов по аргументу Х произвольное. Функцией corr(X,Y) дополнительно можно вычислить коэффициент корреляции Пирсона. Чем он ближе к 1, тем точнее обрабатываемые данные соответствуют линейной зависимости.

Пример выполнения линейной регрессии приведен на рис.2.1.1

Рис.2.1.1

2. Полиномиальная регрессия

Одномерная полиномиальная регрессия с произвольной степенью n полинома и с произвольными координатами отсчетов в Mathcad выполняется функциями:

regress(X,Y,n) – вычисляет вектор S для функции interp(…), в составе которого находятся коэффициенты ki полинома n-й степени;

interp(S,X,Y,x) – возвращает значения функции аппроксимации по координатам х.

Функция interp(…) реализует вычисления по формуле:

f(x) = k0 + k1·x1 + k2·x2 + … + kn·xn ≡ ki·xi.

Значения коэффициентов ki могут быть извлечены из вектора S функцией submatrix(S, 3, length(S), 0, 0).

На рис.2.2.1 приведен пример полиномиальной регрессии с использованием полиномов 2, 3 и 8-й степени. Степень полинома обычно устанавливают не более 4-6 с последовательным повышением степени, контролируя среднеквадратическое отклонение функции аппроксимации от фактических данных. Нетрудно заметить, что по мере повышения степени полинома функция аппроксимации приближается к фактическим данным, а при степени полинома, равной количеству отсчетов данных минус 1, вообще превращается в функцию интерполяции данных, что не соответствует задачам регрессии.

Рис.2.2.1 Одномерная полиномиальная регрессия.

Зональная регрессия. Функция regress по всей совокупности точек создает один аппроксимирующий полином. При больших координатных интервалах с большим количеством отсчетов и достаточно сложной динамике изменения данных рекомендуется применять последовательную локальную регрессию отрезками полиномов малых степеней. В Mathcad это выполняется отрезками полиномов второй степени функцией loess(X, Y, span), которая формирует специальный вектор S для функции interp(S,X,Y,x). Аргумент span > 0 в этой функции (порядка 0.1-2) определяет размер локальной области и подбирается с учетом характера данных и необходимой степени их сглаживания (чем больше span, тем больше степень сглаживания данных).

 Скачать реферат