最小二乘拟合法实验报告

《数值计算方法》实验报告

专业：姓名：学号：班级：成绩：1.实验名称

实验5 最小二乘拟合法

2.实验题目

在某化学反应里，测得某物质的浓度y（单位：%）随时间t

（单位：min）的变化数据如表5—7所列。

理论上已知y与t间的关系为

其中a>0和b<0为待定系数。上式两端取对数可得ln y=ln a+b/t.

做变量替换

z=ln y,x=1/t,并记A=ln a,B=b,则有

z=A+Bx.

根据所测数据，利用最小二乘直线拟合法先确定系数A和B，

进而给出y与t间的关系。

3.实验目的

熟练使用最小二乘拟合法4.基础理论

最小二乘拟合法

5.实验环境

Microsoft Visual C++ 6.实验过程

7.结果分析

本次试验令我更加熟悉最小二乘拟法；

8.附录：程序清单

#include

void main(){

int i=0;

double z[16],x[16],D,a,b;

double t[16]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16};

double

y[16]={4.00,6.40,8.00,8.80,9.22,9.50,9.70,9.86,10.00,10.20,10.32,10.4 2,10.50,10.55,10.58,10.60};

double sum_x=0,sum_x2=0,sum_y=0,sum_xy=0;

for(i=0;i<16;i++){

x[i]=1/t[i];

z[i]=log(y[i]);

}

for(i=0;i<16;i++){

sum_x=sum_x+x[i];

sum_x2=sum_x2+x[i]*x[i];

sum_y=sum_y+z[i];

sum_xy=sum_xy+x[i]*z[i];

}

D=sum_x2*16-sum_x*sum_x;

a=(16*sum_xy-sum_x*sum_y)/D;

b=(sum_x2*sum_y-sum_x*sum_xy)/D;

printf("A=%5.4lf,B=%5.4lf\n\n",a,b);

printf("y=e^%5.4lf*e^(%5.4lf/t)",a,b);

}

最小二乘法数值分析实验报告

最小二乘法数值分析实验报告数学与信息工程学院实课程名称：实验室：实验台号：班级：姓名：实验日期：验报告数值分析2012 年 4 月 13 日数值分析实验报告五最小二乘法一、题目设有如下数据用三次多项式拟合这组数据，并绘出图形二、方法最小二乘法三、程序M文件： syms x f;xx=input(‘请输入插值节点as [x1,x2...]\n’);ff=input(‘请输入插值_ __________________ ___________________ ___________________ ___________________实验一MATLAB在数值分析中的应用插值与拟合是来源于实际、又广泛应用于实际的两种重要方法随着计算机的不断发展及计算水平的不断提高，它们已在国民生产和科学研究等方面扮演着越来越重要的角色下面对插值中分段线性插值、拟合中的最为重要的最小二乘法拟合加以介绍分段线性插值所谓分段线性插值就是通过插值点用折线段连接起来逼近原曲线，这也是计算机绘制图形的基本原理实现分段线性插值不需编制函数程序，MATLAB自身提供了内部函数interp1其主要用法如下：interp1(x,y,xi) 一维插值◆yi=interp1(x,y,xi)对一组点(x,y) 进行插值，计算插值点xi的函数值x为节点向量值，y为对应的节点函数值如果y

为矩阵，则插值对y 的每一列进行，若y 的维数超出x 或xi 的维数，则返回NaN ◆ yi=interp1(y,xi)此格式默认x=1:n ，n为向量y的元素个数值，或等于矩阵y的size(y,1) ◆ yi=interp1(x,y,xi,’method’)method用来指定插值的算法默认为线性算法其值常用的可以是如下的字符串nearest 线性最近项插值linear线性插值spline 三次样条插值贵州师范大学数学与计算机科学学院学生实验报告1. 对函数f(x)?,哪一种曲线拟合较好?为什么?能找出更好的拟合曲线吗?七、总结1、从图像可以看出用lagrange插值函数拟合数据中间拟合的很好，但两边与原函数图象相比波动太大，逼近效果很差，出现所谓的Runge现象2、从图像可以看出用最小二乘法去拟合较少的数据点，曲线拟合比直线拟合得好，高次的会比低次的拟合得好3.一般情形高次插值比低次插值精度高,但是插值次数太高也不一定能提高精度.八、附录1、M文件：function cy=Lagrange(x,y,n,cx)m=length(cx);cy=zeros(1,m);for k=1:n+1t=ones(1,m);for j=1:n+1if j~=kt=t.*(cx-x(j))./(x(k)-x(j));endendcy=cy+y(k).*t ;end>> x=-5::5;>> y=1./(x.+1);>> plot(x,y)>> n=10;>> x0=-5:10/n:5;>> y0=1./(1+x0.);>> cx=-5::5;>> cy=Lagrange(x0,y0,n,cx);>> hold on>> plot(cx,cy)e1 =xxxx大学数值分析实验报告题目：学

最小生成树实验报告

数据结构课程设计报告题目：最小生成树问题院（系）：计算机工程学院学生姓名: 班级：学号: 起迄日期: 指导教师: 2011—2012年度第 2 学期一、需求分析

1.问题描述：在n个城市之间建设网络，只需保证连通即可，求最经济的架设方法。存储结构采用多种。求解算法多种。 2.基本功能在n个城市之间建设网络，只需要架设n-1条线路，建立最小生成树即可实现最经济的架设方法。程序可利用克鲁斯卡尔算法或prim算法生成最小生成树。 3.输入输出以文本形式输出最小生成树，同时输出它们的权值。通过人机对话方式即用户通过自行选择命令来输入数据和生成相应的数据结果。二、概要设计 1.设计思路：因为是最小生成树问题，所以采用了课本上介绍过的克鲁斯卡尔算法和 prim算法两种方法来生成最小生成树。根据要求，需采用多种存储结构，所以我选择采用了邻接表和邻接矩阵两种存储结构。 2.数据结构设计：图状结构： ADT Graph{ 数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。数据关系R：R={VR} VR={|v,w∈V且P(v,w)，表示从v到w的弧，谓词P(v,w)定义了弧的意义或信息} 基本操作： CreateGraph( &G, V, VR ) 初始条件：V是图的顶点集，VR是图中弧的集合。操作结果：按V和VR的定义构造图G。 DestroyGraph( &G ) 初始条件：图G存在。操作结果：销毁图G。 LocateVex( G, u ) 初始条件：图G存在，u和G中顶点有相同特征。操作结果：若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中位置；否则返回其它信息。 GetVex( G, v ) 初始条件：图G存在，v是G中某个顶点。

最小生成树的Prim算法提高型实验报告

黄冈师范学院提高型实验报告实验课题最小生成树的Prim算法（实验类型：□综合性■设计性□应用性）实验课程算法程序设计实验时间 2010年12月24日学生姓名周媛鑫专业班级计科 0801 学号 200826140110

一．实验目的和要求（1）根据算法设计需要, 掌握连通网的灵活表示方法; （2）掌握最小生成树的Prim算法; （3）熟练掌握贪心算法的设计方法; 二．实验条件（1）硬件环境：实验室电脑一台（2）软件环境：winTC 三．实验原理分析（1）最小生成树的定义：假设一个单位要在n个办公地点之间建立通信网，则连通n个地点只需要n-1条线路。可以用连通的无向网来表示n个地点以及它们之间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两地间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以表示一个通信网。其中一棵使总的耗费最少，即边的权值之和最小的生成树，称为最小生成树。（2）构造最小生成树可以用多种算法。其中多数算法利用了最小生成树的下面一种简称为MST的性质：假设N=(V,{E})是一个连通网，U是顶点集V的一个非空子集。若(u,v)是一条具有最小权值（代价）的边，其中u∈U，v∈V-U，则必存在一棵包含边 (u.v)的最小生成树。（3）普里姆（Prim）算法即是利用MST性质构造最小生成树的算法。算法思想如下：假设N=(V,{E})和是连通网，TE是N上最小生成树中边的集合。算法从U={u0}( u0∈V)，TE={}开始，重复执行下述操作：在所有u∈U，v∈V-U的边(u, v) ∈E 中找一条代价最小的边(u0, v0)并入集合TE，同时v0并入U，直到U=V为止。此时TE中必有n-1条边，则T=(V,{TE})为N的最小生成树。四．实验步骤（1）数据结构的设计：采用邻接矩阵的存储结构来存储无向带权图更利于实现及操作：邻接矩阵的抽象数据结构定义： #define INFINITY INT_MAX //最大值 #define MAX_ERTEX_NUM 20 //最大顶点数 typedef enum {DG,DN,UDG,UDN}GraphKind;//{有向图,有向网，无向网，无向图} typedef struct Arc Cell{ VRType adj ; // VRType 是顶点关系的类型。对无权图用1和0表示相邻否；InfoType * info; //该弧相关信息的指针 }ArcCell ，AdjMatrix [ MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]； Typedef struct { VertexType vexs [ MAX_VERTEX_NUM] ; //顶点向量

最小二乘拟合实验报告

实验名称：最小二乘拟合 1 引言在科学实验和生产实践中，经常要从一组实验数据(,)(1,2,,)i i x y i m =出发，寻求函数y=f （x ）的一个近似表达式y=φ(x)，称为经验公式，从几何上来看，这就是一个曲线拟合的问题。多项式的插值虽然在一定程度上解决了由函数表求函数近似表达式的问题，但用它来解决这里的问题，是有明显的缺陷的。首先，由实验提供的数据往往有测试误差。如果要求近似曲线y=φ(x)严格地通过所给的每个数据点(,)i i x y ，就会使曲线保留原来的测试误差，因此当个别数据的误差较大的时候，插值的效果是不理想的。其次，当实验数据较多时，用插值法得到的近似表达式，明显缺乏实用价值。在实验中，我们常常用最小二乘法来解决这类问题。定义()i i i x y δ?=-为拟合函数在i x 处的残差。为了是近似曲线能尽量反映所给数据点的变化趋势，我们要求||i δ尽可能小。在最小二乘法中，我们选取()x ?，使得偏差平方和最小，即 2 2 1 1 [()]min m m i i i i i x y δ?=== -=∑∑，这就是最小二乘法的原理。 2 实验目的和要求运用matlab 编写.m 文件，要求用最小二乘法确定参数。以下一组数据中x 与y 之间存在着bx y ae =的关系，利用最小二乘法确定式中的参数a 和b ，并计算相应的军方误差与最大偏差。数据如下： 3 算法原理与流程图（1）原理最小二乘是要求对于给定数据列(,)(1,2, ,)i i x y i m =，要求存在某个函数类 01{(),(),()}()n x x x n m ???Φ=<中寻求一个函数： ** **0011()()()()n n x a x a x a x ????=++ +，使得*()x ?满足

计量经济学实验报告 (3)

1.背景经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型

为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值，与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。国内生产总值经济活动人口全社会固定资产投资居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5

实验报告

算法与数据结构实验报告系（院）：计算机科学学院专业班级：软工11102 姓名：潘香杰学号： 201104449 班级序号： 18 指导教师：詹泽梅老师实验时间：2013.6.17 - 2013.6.29 实验地点：4号楼5楼机房

目录 1、课程设计目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2、设计任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3、设计方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4、实现过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 5、测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 6、使用说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 7、难点与收获．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8、实现代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 9、可改进的地方．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

算法与数据结构课程设计是在学完数据结构课程之后的实践教学环节。本实践教学是培养学生数据抽象能力，进行复杂程序设计的训练过程。要求学生能对所涉及问题选择合适的数据结构、存储结构及算法，并编写出结构清楚且正确易读的程序，提高程序设计基本技能和技巧。一．设计目的 1．提高数据抽象能力。根据实际问题，能利用数据结构理论课中所学到的知识选择合适的逻辑结构以及存储结构，并设计出有效解决问题的算法。 2．提高程序设计和调试能力。学生通过上机实习，验证自己设计的算法的正确性。学会有效利用基本调试方法，迅速找出程序代码中的错误并且修改。 3．初步了解开发过程中问题分析、整体设计、程序编码、测试等基本方法和技能。二．设计任务设计一个基于DOS菜单的应用程序。要利用多级菜单实现各种功能。内容如下： ①创建无向图的邻接表 ②无向图的深度优先遍历 ③无向创建无向图的邻接矩阵 ④无向图的基本操作及应用 ⑤图的广度优先遍历 1．有向图的基本操作及应用 ①创建有向图的邻接矩阵 ②创建有向图的邻接表 ③拓扑排序 2．无向网的基本操作及应用 ①创建无向网的邻接矩阵 ②创建无向网的邻接表 ③求最小生成树 3．有向网的基本操作及应用 ①创建有向网的邻接矩阵 ②创建有向网的邻接表 ③关键路径 ④单源最短路径三．设计方案第一步：根据设计任务，设计DOS菜单，菜单运行成果如图所示：

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

计量经济学实验基于EViews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：

基于EViews的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，

实验3__曲线拟合的最小二乘法

《计算方法》实验报告学院：计算机学院专业：计算机科学与技术指导教师：JW-++1 爨莹

班级学号：201207010229 姓名：图尔荪托合提

实验三曲线拟合的最小二乘法 1、实验目的：在科学研究与工程技术中，常常需要从一组测量数据出发，寻找变量的函数关系的近似表达式，使得逼近函数从总体上与已知函数的偏差按某种方法度量能达到最小而又不一定过全部的点。这是工程中引入最小二曲线拟合法的出发点。充分掌握：1．最小二乘法的基本原理；2．用多项式作最小二乘曲线拟合原理的基础上，通过编程实现一组实验数据的最小二乘拟合曲线。 2、实验要求: 1) 认真分析题目的条件和要求，复习相关的理论知识，选择适当的解决方案和算法； 2) 编写上机实验程序，作好上机前的准备工作； 3) 上机调试程序，并试算各种方案，记录计算的结果(包括必要的中间结果)； 4) 分析和解释计算结果； 5) 按照要求书写实验报告； 3、实验内容： 1) 给定数据如下： x ：0.15，0.4，0.6 ，1.01 ，1.5 ，2.2 ，2.4，2.7，2.9，3.5 ，3.8 ， 4.4，4.6 ， 5.1 ， 6.6， 7.6； y ：4.4964，5.1284，5.6931 ，6.2884 ，7.0989 ，7.5507 ，7.5106， 8.0756， 7.8708，8.2403 ，8.5303 ，8.7394，8.9981 ，9.1450 ，9.5070，9.9115；试作出幂函数拟合数据。 2) 已知一组数据： x ：0，0.1，0.2 ，0.3 ，0.4 ，0.5 ，0.6，0.7，0.8，0.9 ，1 y ：-0.447，1.978，3.28 ，6.16 ，7.08 ，7.34 ，7.66，9.56，9.48，9.30 ，11.2；试用最小二乘法求多项式函数，使与此组数据相拟合。

最小生成树-实验报告

实验五最小生成树一、需求分析 1、本程序の目の是要建设一个最经济の网，，输出相应の最小生成树。在这里都用整型数来代替。 2、测试数据见下程序。二、概要设计主程序： int main() { 初始化； while (条件) { 接受命令; 处理命令; } return 0; } 三、详细设计 #include//头文件 using namespace std; #define MAX_VERTEX_NUM 20//最大结点数 #define MAX 200 typedef struct Close//结构体

{ char adjvex; int lowcost; }Close,close[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct ArcNode { int adjvex; ArcNode *nextarc; int info; }ArcNode; typedef struct VNode { char data; ArcNode *firstarc; }VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct { AdjList verties; int vexnum,arcnum; }ALGraph; ALGraph G;//对象G int LocateVek(ALGraph ,char );//返回结点位置 int minimum(close);//返回最小数 void MinSpanTree_PRIM(ALGraph,char);//最小生成树 void Create(ALGraph &);//创建邻接表 int main() { char a;int i=1; Create(G); /*for(int i=1;i<=G.vexnum;i++) { for(s=G.verties[i].firstarc;s!=NULL;s=s->nextarc) cout<adjvex].data<<"===="<info<>a; MinSpanTree_PRIM(G,a); cout<<"如果结束输入'0',否则输入'1':"; cin>>i; } return 0; }

计量经济学实验报告

《计量经济学》实验报告一，数据二，理论模型的设计解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作：（1）X与Y散点图

从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。因此，建立一元线性回归模型： 01i i i Y X ββμ=++ （2）对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 三，模型检验从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。 t 检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。 1，预测现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033

则在95%的置信度下，E( Y)的预测区间为（874.28,16041.68） 2，异方差性检验对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。 G-Q检验对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据， 128 n n ==分别回归

1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量： ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。

最小二乘法的多项式拟合matlab实现

最小二乘法的多项式拟合m a t l a b实现 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

用最小二乘法进行多项式拟合（matlab 实现）西安交通大学徐彬华算法分析：对给定数据 (i=0 ,1,2,3,..,m),一共m+1个数据点，取多项式P(x),使函数P(x)称为拟合函数或最小二乘解，令似的使得其中，a0，a1,a2,…,an 为待求未知数，n 为多项式的最高次幂，由此，该问题化为求的极值问题。由多元函数求极值的必要条件： j=0,1,…,n 得到： j=0,1,…,n 这是一个关于a0，a1,a2,…,an 的线性方程组，用矩阵表示如下：

因此，只要给出数据点及其个数m ，再给出所要拟合的参数n ，则即可求出未知数矩阵（a0，a1,a2,…,an ）试验题1 编制以函数为基的多项式最小二乘拟合程序，并用于对下列数据作三次多项式最小二乘拟合(取权函数wi ≡1) x i y i 总共有7个数据点，令m=6 第一步：画出已知数据的的散点图，确定拟合参数n; x=::;y=[,,,,,,]; plot(x,y,'*') xlabel 'x 轴' ylabel 'y 轴' title '散点图' hold on {} n k k x 0=

因此将拟合参数n设为3. 第二步：计算矩阵 A= 注意到该矩阵为（n+1）*(n+1)矩阵，多项式的幂跟行、列坐标（i,j）的关系为i+j-2,由此可建立循环来求矩阵的各个元素，程序如下： m=6;n=3; A=zeros(n+1); for j=1:n+1 for i=1:n+1 for k=1:m+1 A(j,i)=A(j,i)+x(k)^(j+i-2) end end

离散数学最小生成树

实验五实验名称：得到最小生成树实验目的： 1.熟悉地掌握计算机科学技术常用的离散数学中的概念、性质和运算；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生具备程序设计的思想，能够独立完成简单的算法设计和分析。 2.掌握图论中的最小生成树及Prim 和 Kruskal 算法等，进一步能用它们来解决实际问题。实验内容：输入一个图的权矩阵，得到该图的生成树，用Kruskal算法的最小生成树，用Prim算法的最小生成树。

Kruskal算法假设T中的边和顶点均涂成红色，其余边为白色。开始时G中的边均为白色。 1）将所有顶点涂成红色； 2）在白色边中，挑选一条权最小的边，使其与红色边不形成圈，将该白色边涂红； 3）重复2）直到有n-1条红色边，这n-1条红色边便构成最小生成树T的边集合。 Prim算法假设V是图中顶点的集合,E是图中边的集合,TE为最小生成树中的边的集合,则prim算法通过以下步骤可以得到最小生成树: 1)初始化:U={u 0},TE={f}。此步骤设立一个只有结点u 0的结点集U和一个空的边集TE作为最小生成树的初始形态,在随后的算法执行中,这个形态会不断的发生变化,直到得到最小生成树为止。 2)在所有u∈U,v∈V－U的边(u,v)∈E中,找一条权最小的边(u 0,v 0)，将此边加进集合TE中，并将此边的非U中顶点加入U中。此步骤的功能是在边集E中找一条边,要求这条边满足以下条件:首先边的两个顶点要分别在顶点集合U和V－U 中,其次边的权要最小。找到这条边以后,把这条边放到边集TE中,并把这条边上不在U中的那个顶点加入到U中。这一步骤在算法中应执行多次,每执行一次,集合TE和U都将发生变化,分别增加一条边和一个顶点,因此,TE和U是两个动态的集合,这一点在理解算法时要密切注意。 3)如果U=V,则算法结束;否则重复步骤2。可以把本步骤看成循环终止条件。我们可以算出当U=V时,步骤2共执行了n－1次(设n为图中顶点的数目),TE中也增加了n－1条边,这n－1条边就是需要求出的最小生成树的边。

计量经济学实验报告(自相关性)

实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系 ——自相关性的判定和修正一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。 1、实验目的: 练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。 2、实验要求：（1）分析数据，建立适当的计量经济学模型（2）对所建立的模型进行自相关分析（3）对存在自相关性的模型进行调整与修正二、实验报告 1、问题提出通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？ GDP是一国经济成就的根本反映。从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。必须将GDP与经济形势结合起来考虑。在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。 2、指标选择：指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。 3、数据来源：实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：

表1 4、数据处理将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示：图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图

Prim最小生成树算法实验报告材料

算法分析与设计之Prim 学院：软件学院学号：201421031059 ：吕吕一、问题描述 1.Prim的定义 Prim算法是贪心算法的一个实例，用于找出一个有权重连通图中的最小生成树，即：具有最小权重且连接到所有结点的树。(强调的是树，树是没有回路的)。 2.实验目的选择一门编程语言，根据Prim算法实现最小生成树，并打印最小生成树权值。二、算法分析与设计 1.Prim算法的实现过程基本思想：假设G＝(V，E)是连通的，TE是G上最小生成树中边的集合。算法从U ＝{u0}（u0∈V）、TE＝{}开始。重复执行下列操作：在所有u∈U，v∈V－U的边(u，v)∈E中找一条权值最小的边(u0,v0)并入集合TE中，同时v0并入U，直到V＝U为止。此时，TE中必有n-1条边，T=(V，TE)为G的最小生成树。 Prim算法的核心:始终保持TE中的边集构成一棵生成树。 2.时间复杂度 Prim算法适合稠密图，其时间复杂度为O(n^2)，其时间复杂度与边得数目无关，N 为顶点数，而看ruskal算法的时间复杂度为O(eloge)跟边的数目有关，适合稀疏图。三、数据结构的设计图采用类存储，定义如下： class Graph { private: int *VerticesList; int **Edge; int numVertices; int numEdges; int maxVertices; public: Graph(); ~Graph(); bool insertVertex(const int vertex); bool insertEdge(int v1,int v2,int cost); int getVertexPos(int vertex); int getValue(int i); int getWeight(int v1,int v2); int NumberOfVertices();

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告：马艺菡学号：4 班级：9141070302 任课教师：静文

实验题目简单线性回归模型分析一实验目的与要求目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。二实验容根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。（一）模型设定为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图1 1978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元）

1996 66850.5 7407.99 1997 73452.5 8651.14 根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2 从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：（二）估计参数 1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls; 2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3；

最小二乘拟合实验报告材料

工程学院《计算方法》实验报告课程名称计算方法系院理学院专业信息与计算科学班级 12级一班学生姓名志辉学号 2012101316 《最小二乘求解》 1 引言在科学实验和生产实践中，经常要从一组实验数据(,)(1,2,,)i i x y i m 出发，寻求函数y=f （x ）的一个近似表达式y=φ(x)，称为经验公式，从几何上来看，这就是一个曲线拟合的问题。多项式的插值虽然在一定程度上解决了由函数表求函数近似表达式的问题，但用它来解决这里的问题，是有明显的缺陷的。首先，由实验提供的数据往往有测试误差。如果要求近似曲线y=φ(x)严格地通过所给的每个数据点(,)i i x y ，就会使曲线保留原来的测试误差，因此当个别数据的误差较大的时候，插值的效果是不理想的。其次，当实验数据较多时，用插值法得到的近似表达式，明显缺乏实用价值。在实验中，我们常常用最小二乘法来解决这类

问题。定义()i i i x y δ?=-为拟合函数在i x 处的残差。为了是近似曲线能尽量反映所给数据点的变化趋势，我们要求||i δ尽可能小。在最小二乘法中，我们选取()x ?，使得偏差平方和最小，即 2 2 1 1 [()]min m m i i i i i x y δ?=== -=∑∑，这就是最小二乘法的原理。 2 实验目的和要求运用matlab 编写.m 文件，要求用最小二乘法确定参数。以下一组数据中x 与y 之间存在着bx y ae =的关系，利用最小二乘法确定式中的参数a 和b ，并计算相应的军方误差与最大偏差。数据如下： 3 算法原理与流程图（1）原理最小二乘是要求对于给定数据列(,)(1,2, ,)i i x y i m =，要求存在某个函数类 01{(),(), ()}()n x x x n m ???Φ=<中寻求一个函数： ** ** 0011()()()()n n x a x a x a x ????=++ +，使得*()x ?满足 * 2 2 ()1 1 [()]min [()]n n i i i i x i i x y x y ???∈Φ ==-=-∑∑。根据以上条件可知，点* ** 01(,,,)n a a a 是多元函数 2 011 (,, ,)[()]m n n k k i i i k S a a a a x y ?=== -∑∑ 的极小点，从而* ** 01,, ,n a a a 满足方程组 0(0,1,,)k S k n a ?==? 即00111 1 11 () ()()()()()()m m m m k i i k i i n k i n i k i i i i i i a x x a x x a x x x y ???????====+++= ∑∑∑∑，

计量经济学实验报告

中国海洋大学《计量经济学》实验报告实验项目名称：黄金价格影响因素解析指导教师：殷克东姓名：王焜学号：年级专业： 14金融中国海洋大学经济学院

【实验步骤——自己操作】一、实验数据：黄金价格、美元指数、通胀率、原油价格、US利率、GDP、标准普尔指数的数据如下：二、实验步骤：（1）建立回归模型 1.建立实验文件 2.输入Y、X的数据在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：：输入：data Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 3.建立回归模型：建立Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7的回归，

其中Y代表黄金价格 X1代表美元指数 X2代表通胀率 X3代表原油价格 X4代表短期US 利率 X5代表长期US利率 X6代表GDP X7代表标准普尔指数 4．回归结果如下： 5、对模型的初步分析 a.对模型拟合度分析：从报告单可以看出，R-squared为，模型拟合度在89%左右。

b.对变量的显着性分析：在t检验中，截距项参数、RS的参数并不显着。可能为0。但要判断是否为0，还要对残差和变量进行检验。 c.对模型显着性分析F检验中，F统计量值为，大于显着水平为5%的临界值，说明模型显着。对多个解释变量的模型，若OLS法估价的R2与F值较大，但t检验值较小，则说明各解释变量对Y的联合线性作用显着，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显着。 d、对模型的残差项进行分析异方差检验：怀特检验由图知Obs*R-squared统计量为，概率值大于，说明不存在异方差自相关检验 P(Obs*R-squared)为，大于的显着水平，所以不存在自相关。 e、对变量进行分析对变量进行多重共线性检验由相关系数矩阵知：与RL、RS和SP存在明显的线性相关性。可以看出GDP与利率存在线性负相关，与股票市场存在线性正相关。因为GDP是反映国家经济的一个重要指标，因此，国家为了刺激经济，货币政策往往比较宽松，利率比较低，此时国家经济发展，GDP加速上升，带动股市上扬。与SP存在明显的线性相关性。由股票理论价格=股票收益/利率知道利率与股票价格存在负相关。由于存在多重共线性存在，导致OLS下估计量的非有效、变量显着性检验失效和模型预测失效，因此必须克服模型多重共线性，对模型进行修改。 6、对模型的修正前面已经大致检测出存在多重共线性的解释变量，分别是短期利率（X4）、长期利率（X5）、标准普尔指数（X7）、GDP（X6）。对这些解释变量进行逐步回归：短期利率：长期利率标准普尔指数 GDP 可以看出在标长期利率的逐步回归中t检验最显着；R检验值为，在四个检验中最好；因

用多项式模型进行数据拟合实验报告(附代码)

实验题目：用多项式模型进行数据拟合实验 1 实验目的本实验使用多项式模型对数据进行拟合，目的在于：（1）掌握数据拟合的基本原理，学会使用数学的方法来判定数据拟合的情况；（2）掌握最小二乘法的基本原理及计算方法；（3）熟悉使用matlab 进行算法的实现。 2 实验步骤 2.1 算法原理所谓拟合是指寻找一条平滑的曲线，最不失真地去表现测量数据。反过来说，对测量的实验数据，要对其进行公式化处理，用计算方法构造函数来近似表达数据的函数关系。由于函数构造方法的不同，有许多的逼近方法，工程中常用最小平方逼近（最小二乘法理论）来实现曲线的拟合。最小二乘拟合利用已知的数据得出一条直线或曲线，使之在坐标系上与已知数据之间的距离的平方和最小。模型主要有：1.直线型2.多项式型3.分数函数型4.指数函数型5.对数线性型6.高斯函数型等，根据应用情况，选用不同的拟合模型。其中多项式型拟合模型应用比较广泛。给定一组测量数据()i i y x ,，其中m i ,,3,2,1,0Λ=，共m+1个数据点，取多项式P （x ），使得 min )]([020 2=-=∑∑==m i i i m i i y x p r ，则称函数P （x ）为拟合函数或最小二乘解，此时，令 ∑==n k k k n x a x p 0 )(，使得min ])([02 002=??? ? ??-=-=∑∑∑===m i n k i k i k m i i i n y x a y x p I ，其中 n a a a a ,,,,210Λ为待求的未知数，n 为多项式的最高次幂，由此该问题化为求),,,(210n a a a a I I Λ=的极值问题。由多元函数求极值的必要条件：0)(200 =-=??∑∑==m i j i n k i k i k i x y x a a I ，其中n j ,,2,1,0Λ= 得到： ∑∑∑===+=n k m i i j i k m i k j i y x a x )(，其中n j ,,2,1,0Λ=，这是一个关于n a a a a ,,,,210Λ的线性方程组，用矩阵表示如下所示：

最小二乘拟合法实验报告

最小二乘法数值分析实验报告

最小生成树实验报告

最小生成树的Prim算法提高型实验报告

最小二乘拟合实验报告

计量经济学实验报告 (3)

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实验3__曲线拟合的最小二乘法

最小生成树-实验报告

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