BM 206 SAYISAL ÇÖZÜMLEME
Prof. Dr. Kurtuluş SOYLUK
web: w3.gazi.edu.tr/~ksoyluk
4.1.1.2 MATLAB M-file: LinearRegression
function [a0,a1]=LinearRegression(x,y)
%
% LinearRegression calculates the coefficients a0 and a1
% of the linear equation y=a0+a1*x
% Input variables:
% x: A vector with the coordiantes x of the data points
% y: A vector with the coordiantes y of the data points
% Output variables:
% a0: The coefficient a0
% a1: The coefficient a1
%
n=length(x);
if length(y)~=n, error('x and y must be same length'); end
x=x(:);
% Convert to column vectors
y=y(:);
sx=sum(x);
% (10) denklemindeki toplam ifadeler
sy=sum(y);
% hesaplanıyor
sx2=sum(x.^2);
sxy=sum(x.*y);
a1=(n*sxy-sx*sy)/(n*sx2-sx^2);
% Denklem (10)
a0=sy/n-a1*sx/n;
% Denklem (11)
% Create plot of data and best fit line
xp=linspace(min(x),max(x),2);
yp=a0+a1*xp;
plot(x,y,'o',xp,yp)
Yukarıdaki m-file LinearRegression.m olarak kaydedilip, komut penceresine aşağıdaki
işlemler yazılarak doğru uydurma gerçekleştirilir.
>> x=[1.5 2 4 5 5.5 6];
>> y=[10 8 18 20 27 25];
>> [a0,a1]=LinearRegression(x,y)
a0 =
2.1143
a1 =
3.9714
MATLAB: Linear Regression
Sayfa 1
BM 206 SAYISAL ÇÖZÜMLEME
Prof. Dr. Kurtuluş SOYLUK
web: w3.gazi.edu.tr/~ksoyluk
28
26
24
22
20
18
16
14
12
10
8
1.5
2
2.5
MATLAB: Linear Regression
3
3.5
4
4.5
5
5.5
6
Sayfa 2
Download

bm 206 sayısal çözümleme