Ez milyen függvény?

Ha van n pontod (feltéve, hogy azok különböző x-ekhez vannak rendelve), akkor egy (n-1)-ed fokú polinom biztosan fektethető rá. Neked most van 13 mért eredményed, tehát ezekből ki tudsz választani 13 pontot, ezekre egy 12-edfokú polinom mindenképp fektethető lesz. Megteheted azt is, hogy a maximumértékekre és a minimumértékekre is fektetsz egy-egy polinomot, így elmondhatod, hogy az adatok ezen két polinom helyettesítési értékei közé fognak esni.

Ezek amúgy milyen mérési eredmények?

Hát kéne tudni, mit mértetek. Mert nekem baromira úgy tűnik, hogy ez olyan, aminek egy függőleges asszimptotája van, vagy legalábbis kiugró magas érték.

Ha a modelltörvényt tudod, akkor az illesztendő fv. alakja is ismert lenne, és akkor paramétert lehetne illeszteni.

Egyébként ha ilyen asszimptotikus jellegű a dolog, akkor arra érdemes két görbét rakni. Amit a #1 mond, az meg hülyeség, látszik hogy mérési eredmények feldolgozásával életében nem foglalkozott. Alapelv, hogy 12-edfokú polinomot soha nem illesztünk, mert az oszcillálni fog mint a barom. Másrészt nem a pontokra kell illeszteni, hanem azok közé kell rakni valamilyen görbét. Ha meg nagyon a pontokra akarunk illeszteni, akkor azt szakaszonként lehet megtenni, bizonyos csatlakozási feltételek mellett. Pl. harmadfokú splineok. De erről a #1 nyilván nem is hallott, a Lagrange-polinomban kimerült a tudása...

Te meg arról nem hallottál még életedben, hogy nem minden Ax^2+Bx+Cy^2+Dy+E=0 alakú egyenlet ír le kört a koordináta-rendszerben, mégsem ugattalak le, amikor úgy osztottad az észt, mintha te nagyon értenél hozzá, úgyhogy talán ehhez tartsd magad...

Nem mellesleg a kérdéskiírást sikerült elolvasni véletlenül? Ha igen, sikerült megértened? Mivelhogy a kérdező még polinomot sem tudott fektetni a mérési eredményekre... Ha feltűnt volna, én erre válaszoltam. Ráadásul a válasz csak a mért eredményekre vonatkozott, tehát ha a szélsőértékekre fektet polinomot, akkor azt tudja megmondani, hogy a mérési eredmények a helyettesítési értékek közé fognak esni, aztán hogy ebből lehet-e következtetni, vagy mire, az már más kérdés, de csak a mérési eredmények szempontjából nem írtam hülyeséget...

Csodálom amúgy, hogy most nem nagyon sikerült kitalálnod, hogy a kérdező mivel is foglalkozik, elvégre te akkkora nagyokos vagy, hogy mindig sikerül.

Az viszont biztos, hogy megint kifogytál a gyógybogyókból...

"Mivelhogy a kérdező még polinomot sem tudott fektetni a mérési eredményekre... "

Nem ezt írta, hanem azt, hogy nem hasonlít arra amire kéne. De látom nem sikerült elolvasnod ezt sem...

"Ha feltűnt volna, én erre válaszoltam." Ja, leírtad a Lagrange-polinomot. De a matematikai definíción túl már nem sikerült jutnod. A Lagrange-polinom mérési illesztési feladatokra alkalmatlan. Nagyon jól lehet vele mátrixfüggvényeket számítani pl. de a kérdező feladatára most nem a Lagrange-polinom kell.

De ezt külön ki is emeltem, hogy szörnyen oszcillálni fog. Hogy nem lehet ezt megérteni, amikor leírtam ezt.

"Ráadásul a válasz csak a mért eredményekre vonatkozott, tehát ha a szélsőértékekre fektet polinomot, akkor azt tudja megmondani, hogy a mérési eredmények a helyettesítési értékek közé fognak esni"

Csakhogy ilyet a mérésfeldolgozás műszaki gyakorlatában nem szokás csinálni. Egyébként is mit csinálsz akkor, ha a szélsőértékekre illesztett két görbe metszi egymást? Akkor a metszéspontnál hova fog esni a mért érték? Mert hogy nem pont oda az tuti.

"Csodálom amúgy, hogy most nem nagyon sikerült kitalálnod, hogy a kérdező mivel is foglalkozik, elvégre te akkkora nagyokos vagy, hogy mindig sikerül."

Gyanítom, valamilyen gépnek a jelleggörbéje. Ennyivel is többet tudok látod mint te. De majd a kérdező megmondja, igazam lett -e.

Valóban nem ártana tudni, hogy miféle méréseket ábrázol a grafikonod, és mit ábrázolnak a függőleges csíkok (valamekkora konfidenciaintervallum, pl ±1 szigma? min/max?)

Az első dolog amit csekkolnék, hogy lognormális eloszlású-e. Be tudod linkelni a képet úgy, hogy az x tengelyen logaritmikus skálázást használsz? Ha arra jól illeszthető haranggörbe, akkor lognormális.

De van itt még pár, ami kvalitatíve hasonló (nullában nulla, aztán felmegy, aztán lassabban lecseng):

[link]

[link]

[link]

[link]

[link]