vladvlad

принцип Эйнштейна (относительность) изначально (при постановке задачи) уменьшает остаточную сумму квадратов МНК ("S"): было уравнение d"S"/dm =0, стало уравнение d("S"/1+m^2)/dm=0,которое является квадратным относительно константы регрессии (с): y=mx+c

наличие инфимума остаточных сумм Лежандра означает, что "u" является "импеданcом" для (c-b)/(k-m)=+-X0: u=Z X0

отредактировано Документ.rtf

отредактировано

k1=tg1/2arctg2g/Dx-Dy; k2=-1/k1 -общее решение (регрессия Эйнштейна). Калькулятор регрессии (по Лежандру-Гауссу) : m=tgarctg(g/Dx) - частный (параксиальный) случай, по умолчанию претендующий на общность.

отредактировано

отредактировано

просто парад планет

Абсолютная наилучшая прямая "кх+в" находится дифференцированием по параметрам СУММЫ(у-кх-в)^2/1+k^2 и последующем решении квадратного уравнения для"в", в отличие от локальной наилучшей прямой в линейном методе Лежандра (при дифференцировании СУММЫ(у-кх-в)^2)

на рампе предприятия целесообразен входной контроль состояния вентиля баллона с помощью заглушки-воротка. При накрученной заглушке производится полное открывание вентиля и аудиоосвидетельствование отсутствия саморазряда баллона.. В указанной заглушке допускается использование только кислородных прокладок !

ув. boss, термин "неопределённость", вероятно, появился из-за проблем недостаточной алгебраической базы при общении человека и ЭВМ независимо от отрасли ,где она используется (об этом говорил академик Мальцев ещё в 60-х годах). На частном примере метода наименьших квадратов (МНК) сделана попытка это исправить. См. факультативную тему "Метод наиментших квадратов (Лежандр, 1806гг. фактически даёт смещённую картину реальных событий" от 23.07.2017г. на форуме "Измерения" данного сайта. На Ваш вопрос о погрешностях - отвечаю, что затронут вопрос исключительно о средних значениях. с уважением vladvlad

неопределённость - бич Картезианской системы отсчёта событий... Чтобы устранить аберрацию базы метода наименьших квадратов (МНК), известного как система минимакса по Лежандру (1805-1806гг.), следует учитывать теоремы математического анализа об эстремумах функции, где конечным пунктом значится: "система может не иметь решений".......,и перейти в пространство событий по Минковскому. См. http://technic.itizdat.ru/docs/j5mt/FIL15027928590N647648001/1 ......Заголовок "Устранение нелинейной аберрации при линейно-регрессионном методе наименьших квадратов (МНК)"

Ув. Михаил Владимирович ! Второй пункт первого условия теоремы ГМ гласит : коэффициенты фиксированной части Модели должны быть линейными......Но угловой коэффициент (бэтта) или tgф Модели есть нелинейная функция от канонической переменной (угла поворота), т.е. ф=arctg(бэтта) . Переход к Дифференцированию по канонической переменной (ф) затем и даёт в знаменателе фактор 1+(tgф)^2. В итоге сумма квадратов остатков уменьшится, и может быть получено квадратное уравнение на коэффициент альфа фиксированной части модели (аддитивную постоянную), через которую впоследствии вычисляется искомый угловой коэффициент (бэтта). Выкладки могу скинуть на Ваш е-мэйл. С уважением .......jdkflbvbh

Что такое расстояние (удалённость) точки от прямой ?

Ustranenie_Nelineynoy_Aberratsii_Pri_Lineyno-Regressionnom_Metode_Naimenshikh_Kvadratov__mnk__1.pdfUstranenie_Nelineynoy_Aberratsii_Pri_Lineyno-Regressionnom_Metode_Naimenshikh_Kvadratov__mnk__1.pdfДля повышения достоверности метода наименьших квадратов и избежания смещённой оценки коэффициентов истинной прямой необходима доработка метода, состоящая в замене ординат событий их нормалями на искомую прямую (нормализация системы Лежандра)