4.Стандартные функции прогнозирования. Линейная аппроксимация.

Аппроксимацией называется приближенное выражение каких-либо величин или объектов через другие более простые величины или объекты. При линейной аппроксимации приближение строится с помощью линейных функций. Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. ЛИНЕЙН(известные_y, [известные_x], [константа], [статистика])Конст.  Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.Статистика.  Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли возвратить дополнительную регрессионную статистику. ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x). Вычисляет или предсказывает будущее значение по существующим значениям. Этой функцией можно воспользоваться для прогнозирования будущих продаж, потребностей в оборудовании или тенденций потребления. ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст) Возвращает значения в соответствии с линейным трендом.

5.Стандартные функции прогнозирования. Экспоненциальная

аппроксимация.

Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. ЛИНЕЙН(известные_y, [известные_x], [константа], [статистика])Конст.  Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.Статистика.  Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли возвратить дополнительную регрессионную статистику. ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x). Вычисляет или предсказывает будущее значение по существующим значениям. Этой функцией можно воспользоваться для прогнозирования будущих продаж, потребностей в оборудовании или тенденций потребления. ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст) Возвращает значения в соответствии с линейным трендом.

6.Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.

В Maple для исследования функции на экстремум имеется команда extrema(f,{cond},x,’s’) , где f - функция, экстремумы которой ищутся, в фигурных скобках {cond} указываются ограничения для переменной, х – имя переменной, по которой ищется экстремум, в апострофах ’s’ – указывается имя переменной, которой будет присвоена координата точки экстремума. Если оставить пустыми фигурные скобки {}, то поиск экстремумов будет производиться на всей числовой оси. Результат действия этой команды относится к типу set. Пример:

> readlib(extrema):

> extrema(arctan(x)-ln(1+x^2)/2,{},x,’x0’);x0;