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

Средства статистики в СКМ Mathematica 4/5 581 живания. Она может быть линейной (например, усреднение по ряду точек) или нелинейной (например, экспоненциальной). В данном подпакете определены следующие функции сглаживания: • MovingAverage[data,r] – сглаживание данных data методом скользящего среднего для r точек; • MovingMedian[data,r] – сглаживание данных data по медиане для r точек (опция RepeatedSmoothing >True используется для повторного сглажива ния); • LinearFilter[data,{c0,c1,...,cr 1}] – линейная фильтрация (cj – весовые мно жители). Применение сглаживания усреднением иллюстрирует рис. 7.4. На нем задан массив (таблица) из 500 случайных точек с равномерным распределением и со здан графический объект из этих точек в виде кружков малого диаметра. Затем выполнена операция сглаживания (по 12 смежным точкам) и создан графический объект сглаженных точек в виде кружков большего диаметра. Для сопоставления оба объекта построены на одном графике функцией Show. Нетрудно заметить, что сглаженные точки группируются вокруг среднего зна чения, равного 0.5, тогда как исходные точки разбросаны практически равномер но по всему полю рисунка. Остальные функции сглаживания можно использо вать аналогичным образом. Рис. 7.4. Пример линейного сглаживания данных из 500 точек