Сглаживание экспериментальных зависимостей методом наименьших квадратов. • • • В случае сильного разброса данных возникает задача сглаживания экспериментальных зависимостей. При этом требуется найти такую функцию у= (х), чтобы она некоторым наилучшим образом отражала функциональную зависимость у от х, и вместе с тем были бы сглажены случайные, незакономерные отклонения измерений, связанные с неизбежными погрешностями самих измерений. Часто по полученному экспериментальному материалу можно указать вид функциональной зависимости у от х (линейная, квадратичная, показательная или какая-нибудь другая функция). Требуется только установить численные значения параметров этой зависимости. В случае линейной функциональная зависимость у от х, то есть потребуется определить два параметра a и b
i xi yi xi 2 yi 2 xiyi 1 0, 342 2, 10 0, 1170 4, 41 0, 718 2 0, 417 4, 70 0, 1739 22, 09 1, 960 3 0, 675 6, 05 0, 4556 36, 60 4, 084 4 0, 867 8, 65 0, 7517 74, 82 7, 500 5 1, 000 10, 00 1, 0000 100, 00 10, 000 6 1, 158 12, 60 1, 3410 158, 76 14, 591 7 1, 283 12, 08 1, 6461 145, 93 15, 499 8 1, 500 14, 68 2, 2500 215, 50 22, 020 9 1, 733 16, 65 3, 0033 277, 22 28, 854 10 2, 008 19, 25 4, 0321 370, 56 38, 654 11 2, 083 19, 98 4, 3389 399, 20 41, 618 12 2, 242 23, 20 5, 0266 538, 24 52, 014 13 2, 508 23, 93 6, 2901 572, 64 60, 016 1, 370 13, 37 224, 31 22, 887 2, 3405