Пакет статистических расчетов stats
Функция fit может обеспечивать регрессию и для функций нескольких переменных. При этом надо просто увеличить размерность массивов исходных данных.
В качестве примера ниже приведен пример регрессии для функции двух переменных:
>f: = fit[1eastsquare[[x,y,z],z=-a+b*x+c*y,{a,b,c}]]\
([[1.2.3.5.5],[2.4.6.8.8],[3.5.7.10,Weight(15.2)]]):
f: = z=l + 13/3x-7/6y
> fa: = unapply(rhs(f),x,y);
fa: = (x,y) › 1 + 13/3x-7/6y
z > fa(1.,2.);
2.999999999
>fa(2.3):
37/6
В данном случае уравнение регрессии задано в виде z = a + bx + cy. Обратите внимание на важный момент в конце этого примера – применение полученной функции регрессии для вычислений или построения ее графика. Прямое применение функции f в данном случае невозможно, так как она представлена в не вычисляемом формате. Для получения вычисляемого выражения она преобразуется в функцию двух переменных fa(x,y) путем отделения правой части выражения для функции f. После этого возможно вычисление значений функции fa(x,y) для любых заданных значений х и у.
К сожалению, функция fit неприменима для нелинейной регрессии. При попытке ее проведения возвращается структура процедуры, но не результат регрессии – см. пример ниже:
Для проведения нелинейной регрессии произвольного вида нужно обратиться к средствам нового пакета CurveFitting, включенного в состав Maple 7. Этот пакет был описан в главе 14.