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Métodos de regresión.
---lineal : y=mx+bY=a1x+a2x
Y=a1x2+a2x+a3
Comando polyfit __ para determinar una ecuación que describa el comportamiento de una serie de puntos
polyfit(x,y,n)ejemploTiempo (x) Temperatura Cº (y)
0 320
5 602
10 910
15 940
20 1180
25 1450
30 1502
> x=[0 5 10 15 20 25 30]';
>> x=0:5:30;
>> y=[320 602 910 940 1180 1450 1502];
>>plot(x,y,'o')
Para determinar una ecuación lineal que describa esa grafica debemos
>> coef_l=polyfit(x,y,1)
coef_1l=
39.3714 395.7143
>> y_l=polyval(coef_l,x);
>>plot(x,y,'o',x,y_l,'b')
Para determinar una ecuación cúbica
>> coef_c=polyfit(x,y,3);
>> y_c=polyval(coef_c,x);
>> plot(x,y,'o',x,y_l,'b',x,y_c,'g')
Para mas valores
>>coef_10=polyfit(x,y,6); << con 10 dio error
>> y_10=polyval(coef_10,x);
>> plot(x,y,'o',x,y_l,'b',x,y_c,'r',x,y_10,'*k-')
Integración númerica:
f(x)
010xdxcomando:
quad(‘funcion’,a,b)>> k=quad('sqrt',0,10)
k =
21.0818
Ejercicio tipo examen
010senx(x2+2)Crear primero la función
function y=g1(x)
y=sin(x)./(x.^2+2);
>> k2=quad('g1',0,10)
k2 =
0.4362
DerivadasComando diff(x)
>> x=[0 3 8 9 20 22];
>> diff(x)
ans =
3 5 1 11 2
>>
Sea la función f(x)=x5-3x4-11x3+27x2 +10+x-24
-4<x<4
>> x=-4:0.05:4;>> f=x.^5-3*x.^4-11*x.^3+27*x.^2+10*x-24;
>> df=diff(f)./diff(x);
>> xd=x(2:length(x));
>> plot(x,f,'r',xd,df,'b')
¡EJERCICIOS!
Sean las funciones
1.- g1(x)=x3-5x2+2x+8
G2(x)=x2+4x+4
G3(x)=x2-2x+2
G4(x)=10x-24
G5(x)=x5-4x4-9x3+32x2+28x-48
Calcule:
-22g1xg4xdx = -0.6409
05g2xg3xdx = 110.8333
Evalué y grafique g3(x), g5(x) y sus derivadas desde-10<x<10
>> x=-10:.1:10;
>> f=x.^2-2*x+2;
>> df=diff(f)./diff(x);
>> xd=x(2:length(x));
>> plot(x,f,'r',xd,df,'b')
>>
>> clear>> x=-10:.1:10;...