Обработка / test

function loaded(){ alert(StringParser("10 30 234 1 1 0 2.34 4.45 3.14 8 12 16")); var a = [3, 6, 9, 10]; var b = [6, 12, 19, 20]; alert(getCorrelation(a, b)); } function calkulate(){ var strX = document.getElementById("eX").value; var strY = document.getElementById("eY").value; var X = StringParser(strX); var Y = StringParser(strY); functionType = parseInt(document.getElementById("functionType").value, 10); //alert(getLeftforX2(X)); ///alert(Recom(getLeftforX2(X), 1)); //alert(getRightforX2(X, Y)); //alert(RecomR(getRightforX2(X, Y), 1)); //var X22 = getLeftforX2(X); //var Y22 = getRightforX2(X, Y); //Gaus(X22, Y22); //alert(backWay(X22, Y22)); var Regression = getCorrelation(X, Y); //alert(Regression); document.getElementById("regressionlabel").innerHTML = "Kоэффициент корреляции:"; document.getElementById("regressionres").innerHTML = " = "+Regression+""; //document.getElementById("regressionres").innerHTML = Regression; var aL, aP; if(functionType == 1){ aL = getLineCoefficients(X, Y); document.getElementById("lineres").innerHTML = "

Линейная функция:y = "+aL[0]+"x + "+aL[1]; LineArray = aL; } else{ var X22 = getLeftforX2(X); var Y22 = getRightforX2(X, Y); Gaus(X22, Y22); aP = backWay(X22, Y22); document.getElementById("lineres").innerHTML = "

Параболическая функция:y = "+aP[0]+"x2 + "+aP[1]+"x + "+aP[2]; ParabolicArray = aP; } var aE = getApproximateError(X, Y, approximateFunction); document.getElementById("approximate").innerHTML = "Средняя относительная ошибка аппроксимации = "+aE+""; var SS = getSS(Y); document.getElementById("ss").innerHTML = " = "+SS+""; var SSreg = getSSreg(X, Y, approximateFunction); document.getElementById("ssreg").innerHTML = " = "+SSreg+""; var SSost = getSSmod(X, Y, approximateFunction); document.getElementById("ssost").innerHTML = " = "+SSost+""; var r2 = 1-SSost/SS; var r = Math.sqrt(r2); var r_2 = getNKD(SS, SSost, X.length, 2); var FS = getFisherSnedekor(r2, X.length, 2); var Dost = getDISPost(Y, 1); var Ta = 0; var Tb = 0; if(functionType == 1){ Ta = getStudent(aL[0], X, Dost); Tb = getStudent(aL[1], X, Dost); } else{ Ta = getStudent(aP[0], X, Dost); Tb = getStudent(aP[1], X, Dost); } document.getElementById("r2").innerHTML = "Коэффициент линейной детерминации = "+r2+""; document.getElementById("r").innerHTML = "Модуль оценки множественного коэффициента корреляции = "+r+""; document.getElementById("r-2").innerHTML = "Нормированный коэффициент линейной детерминации = "+r_2+""; document.getElementById("fmn").innerHTML = "Проверка гипотезы H0: a1 = a2 = ... = am = 0 производится на основе анализа статистики, вычисляемой по формуле

= "+FS+""; document.getElementById("dispost").innerHTML = "Остаточная дисперсия уравнения регрессии = "+Dost+""; document.getElementById("Tt").innerHTML = "Полученные фактические значения критерия Стьюдента"; document.getElementById("Ta").innerHTML = "Ta = "+Ta; document.getElementById("Tb").innerHTML = "Tb = "+Tb; if(functionType == 2){ var Tc = getStudent(aP[2], X, Dost); document.getElementById("Tc").innerHTML = "Tc = "+Tc; } else{ document.getElementById("Tc").innerHTML = ""; } } Разработка регрессионной модели X

Y

Тип Функции: Линейная Параболическая