×   HOME JAVA NETPLOT OCTAVE Traži ...
  matematika2
Metoda najmanjih kvadrata     Problem najmanjih kvadrata     QR rastav


Problem najmanjih kvadrata s težinama

Ukoliko nisu sva mjerenja jednako pouzdana (ili jednako precizna), možemo im pridružiti dijagonalnu matricu težina $ D$ , čiji su svi dijagonalni elementi pozitivni. Na taj način dobivamo problem najmanjih kvadrata s težinama,

$\displaystyle % \begin{equation}\label{ls1}
\Vert D A\mathbf{x} - D\mathbf{b}\Vert^2\to \min,
$

odnosno

$\displaystyle % \begin{equation}\label{ls2}
(D A\mathbf{x} - D \mathbf{b})^T(D ...
...quiv (A\mathbf{x} -
\mathbf{b})^TD\cdot D (A\mathbf{x} - \mathbf{b}) \to \min.
$

Za rješevanje problema koriste se metode iz poglavlja 6.1.2 i 6.2.

Primjer 6.3   Zadane su točke

$\displaystyle \begin{tabular}{r\vert llllllllllll}
x& 1 & 2 & 3 & 5 & 6 & 7 & 9...
...16  \hline
y& 1 & 2 & 3 & 3 & 15 & 4 & 5 & 6 & 7 & 8 & 15 & 9
\end{tabular}.
$

Točke $ (6,15)$ i $ (15,15)$ odudaraju od općeg trenda pa ćemo im pridružiti težine $ \frac{1}{4}$ , dok ćemo ostalim točkama pridružiti težine $ 1$ . Regresijski pravac,

$\displaystyle y=0.582  x+1.701,
$

i regresijski pravac s težinama,

$\displaystyle y_T= 0.523  x+ 0.828,
$

prikazani su na slici 6.4.

Slika: Regresijski pravac i regresijski pravac s težinama
Image lst