* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

Аппроксимация в системе Mathematica 4/5 527 Здесь data – список данных, expr – выражение, представляющее функцию рег рессии, cons – ограничительные условия, pars – список искомых параметров, пе ременная или список переменных. Пример проведения нелинейной регрессии с помощью функции FindFit с графической визуализацией регрессии путем построения функции регрессии и точек исходных данных показан на рис. 6.55. Хорошо видно, что кривая функции регрессии проходит в облаке исходных точек. При этом суммарное среднеквадра тичное отклонение всех точек равно нулю. Рис. 6.55. Пример выполнения нелинейной регрессии 6.6.15. Полиномиальная регрессия В подпакете PolynomialFit пакета NumericalMath определена функция для поли номиальной регрессии для полинома степени n без явного указания xi: • PolynomialFit[data,n] – возвращает полином степени n, обеспечивающий наилучшее среднеквадратичное приближение для данных, представленных data. Если data представлено списком ординат функции, то абсциссы форми