простые функции аппроксимации

[Maxim Kuznetsov]

ни у кого часом не завалялись аппроксиматоры ?

y=a*x^2+b

y=a*sqrt(x)+b

y=a*/x+b

интерфейсы типа :

/// аппроксимация параболой y=a*sqrt(x)+b
///   x[] y[] - набор точек
///   w[] - их веса
///   a,b возвращаемые коэфф 
///   dev - стандартное отклонение
bool
SqrtApprox(double &x[],double &y[],double &w[],double &a,double &b,double &dev)
{
   return false;
}
/// аппроксимация квадратичной параболой y=a^2+b
///   x[] y[] - набор точек
///   w[] - их веса
///   a,b возвращаемые коэфф 
///   dev - стандартное отклонение
bool
ParabolicApprox(double &x[],double &y[],double &w[],double &a,double &b,double &dev)
{
   return false;
}

эксперементирую всякое, захотелось покрутить простую аппроксимацию, а с лёту ничего готового не нашёл :-(

[Maxim Kuznetsov]

Что, даже примеров с ALGLib нет что-ли ??

вот это залёт... искренне думал что тут занимаются анализом данных и платформа под это подточена, что не надо на каждый чих писать свой велосипед..

а оказывается что нет :-) придётся тянуть DLL и результат станет не особо легко распространяемым

[Dmitry Fedoseev]

Maxim Kuznetsov:

Что, даже примеров с ALGLib нет что-ли ??

вот это залёт... искренне думал что тут занимаются анализом данных и платформа под это подточена, что не надо на каждый чих писать свой велосипед..

а оказывается что нет :-) придётся тянуть DLL и результат станет не особо легко распространяемым

Берем линейную регрессию, заменяем ряд 1,2,3,4,5 на свой и все.

[Maxim Kuznetsov]

Dmitry Fedoseev:

Берем линейную регрессию, заменяем ряд 1,2,3,4,5 на свой и все.

да уже сделал..

то есть почти :-) отлаживаюсь

[Maxim Kuznetsov]

Dmitry Fedoseev:

Берем линейную регрессию, заменяем ряд 1,2,3,4,5 на свой и все.

что-то блин с элементарщиной запутался..

для логарифм.аппроксимации функцией y=a * ln(x) + b

из исходного ряда [X,Y] делаем [ MathLog(X),Y ]  и отправляем в линейный МНК. По идее вроде всё. Коэфф.должны подходить. Но что-то какая-то фигня

PS/ вообще какие-то выходные непручие. Вызывал "мастера" чинить стир.машину - минус 15 тыс, машинка теперь работает, но зато течёт :-)

[Maxim Kuznetsov]

Хороший инструмент - половина дела.

Осталось usability довесить, чтобы переключать интерполяторы и весовые функции.

@Dmitry Fedoseev - спасибо ! похоже ты единственный кто тут данные считает, прочим некогда - грааль копают

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Kuznetsov:

Хороший инструмент - половина дела.

Осталось usability довесить, чтобы переключать интерполяторы и весовые функции.

@Dmitry Fedoseev - спасибо ! похоже ты единственный кто тут данные считает, прочим некогда - грааль копают

Анализ данных делается в R, или в чём-то похожем. mql не предназначен и не пригоден для этого.

[Dmitry Fedoseev]

Aleksey Nikolayev:

Анализ данных делается в R, или в чём-то похожем. mql не предназначен и не пригоден для этого.

Ага, еще в экселе.

[Aleksey Nikolayev]

Dmitry Fedoseev:

Ага, еще в экселе.

кому и кобыла невеста

[Maxim Kuznetsov]

на следующие выходные надо будет провернуть подобное с синусоидой :-)

есть данные которые по природе синусоида. То есть как-то буду получать её точную формулу с фазой и амплитудой,

а потом ещё вспоминать градиентый спуск чтобы из пары сотен вариантов выбрать оптимальный

[Maxim Kuznetsov]

да, кстати...

так как сей сайт популярен, и вдруг кому тоже понадобится, стоит оставлять ключи к решениям, чтобы потом люди не мучались :-)

очень помогла методичка найденная на просторах интернетов - без лишней зауми, строго только то что пригодится программисту

оригинал взят тут : http://z0081.narod.ru/Priblij_metody/priblizhenie_tablichnykh_funkcij_po_mnk.pdf

pdf-ку в zip прикладываю