Прогнозирование функций по методу наименьших квадратов

Рисунок 6. (Прямая, построенная по методу наименьших квадратов) .Покажем, как можно подобрать прямую (15) так, чтобы сумма квадратов S была минимальной.Синим цветом показаны полученные прямые, красным - исходная функция.Т.е. корень квадратный из оценки дисперсии.Функция распределения F (x) в рассматриваемом случае принимает вид.Условия минимума S будут равны для линейной функции.Прогнозирование дальнейшего продвижения тренда.Рассчитаем среднее значение Δ и среднеквадратичное отклонение по формулам (6) и (8).На рисунке 10 показана гистограмма и эмпирическая функция по сгенерированной выборке.Число значений функции в интервале разбиения.