19-расм. Интерпояциялаш. Бу функцияга мурожаат қуйидагича

19-расм. Интерпояциялаш.

Бу функцияга мурожаат қуйидагича:
линтерп(х, й, т)
Бу ерда
• х – argument қиймати вектори;
• й – функция қийматлари вектори;
• т – интерполяция функцияси ҳисобланадиган мос argument қиймати.
Регрессия. Регрессия маъноси тажриба маълумотларини аппроксимация қиладиган функция кўринишини аниқлашдир. Регрессия у ёки бу аналитик боғланишнинг коеффициентларини танлашга келади.
Матҳcадда икки хилдаги бир неча қурилган регрессия функциялари мавжуд. Улар қуйидагилар:
• line (Х,Y) –хатолар йиғиндиси квадратини минималлашда ишлатилувчи тўғри чизиқли регрессия f(t)=а+b*t;
• medifit (Х,Y) –median тўғри чизиқли регрессия f(t)=а+b*t;
• Infit(Х,Y) –логарифмик функцияли регрессия f(t)=а*ln(t)+b;. Бу регрессия функциялари бошланғич яқинлашишни талаб етмайди. Уларга доир мисоллар
20-расмда келтирилган.

• 
  20-расм.Чисикли гедгессиуа тенламасини тузиш.
  
• 
  Яна бештақурилган функциялар мавжуд бўлиб, улар бошланғич яқинлашиш талаби:
  
• 
  expfit(X,Y,g) – експонентали регрессия f(x)=ae^bt+c;
  
• 
  sinfit(X,Y,g) – синусоид регрессия f(x)=asin(t+b+c;
  
• 
  pwrfit(X,Y,g) – даражага боғлиқ регрессия f(x)=at^b+c;
  
• 
  lgsfit(X,Y,g) – логистик функсияли регрессия a(e)=a/(1+be^-ct);
  
• 
  logfit(X,Y,g) – логарифмик пункция регрессия f(t)=aln(t+b)+c.
  

Бу фунcциаларда
• х – argument қийматлари вектори;
• y – функция қийматлари вектори
• g– а,b,c коеффициентлар бошланғич яқинлашиш қийматлари вектори;
• t – интерполяция қилинаётган функция ҳисобланаётган argument қиймати.
Юқоридаги расмларда массив (тажриба) маълумотлари билан аппроксимацияланган функция орасидаги боғлиқликни баҳолаш учун коореляция коеффициенти cорр ҳисобланган.

14.Ташқи маълумотлар билан боғланиш

Матҳcад қайта ишланадиган маълумотлар кўп бўлганда уларни
файлларга сақлаш ва қайта ўқиш имконини ҳам яратади. Маълумотларни Матҳcад прн кенгайтма ном билан оддий матнли файл қилиб сақлайди. Бунинг учун WRITEPRN буйруғини бериш керак. Бу буйруқ кўриниши қуйидагича (20-расм).
WRITEPRN("файл номи"):=<ўзгарувчи номи >
Масалан,
WRITEPRN(“DY”):=Y
Файл номини беришда унинг кенгайтма номини бериш шарт емас.
Худди шундай, бошқа дастурда яратилган файллардан ҳам, масалан, Excel маълумотларидан Fortranгa, Fortranдан Matcadга ўтказиш мумкин. Бу ишни тескарисига ҳам бажариш мумкин.
Тўғри бурчакли матрицани ёки векторни алоҳида файлга ёзиб олиш учун қуйидаги кетма-кетликдаги амалларни бажариш керак:
1. Standart воситалар панелидан Insert Function (функцияни қўйиш) тугмасини босиб, мулоқот ойнасини чиқариш.
2. Функциялар гуруҳидан File Access(Файлга рухсат) танланади.
3. Кейин WRITEPRN функцияси танланади.
Пайдо бўлган шабланга файл номи киритилади, кейин юбориш оператори (:=) терилади ва массив номи киритилади. Бунда массив елементи қийматлари берилган ном билан .прн кенгайтмада файлга ёзилиб сақланади.
Бирор бир файлда сақланаётган маълумотларни Mathcadга ўқиб олиш учун READPRN буйруғидан фойдаланилади (20-расм).
Масалан, бирор бир массив елементи қийматлари файлда сақланаётган бўлса, уни Mathcadга қайидагича ўқиб олиш:

1. 
   Massiv nomini kiritiladi, kеyin yuborish opеratori (:=) tеriladi.
   
2. 
   Standart vositalar panеlidan Insert Function (funktsiyani qo`yish) tugmasini bosib, muloqot oynasi chiqariladi.
   
3. 
   Funktsiyalar guruhidan File Access (Faylga ruxsat) tanlanadi.
   
4. 
   Kеyin READPRN funktsiyasi tanlanadi.
   
5. 
   Paydo bo`lgan shablonga fayl nomi kiritiladi.
   

15.Математик статистика елементлари

Mathcad матҳ статист масалаларини ешиш учун кўплаб қурилган функсияларга его бўлйб, улар ўртасида катталик, дисперсия, коореляция коеффициеннти, еҳтимоллик зичлиги, еҳтимоллик функцияси, 17 ета хар хил тасоддифий микдорларни тақсимот ко ъ ринишини ҳисоблаш имкониятини беради. Булардан ташқари Mathcadда тасоддифий сонларни яратиш учун 17 та мос таққослаш, хамдаMantе-Karlo усули ёрдами билан самарали моделлаштиришга еришиш имконияти хам бор.
Аиратиб олинг маълумотлар асосида параметрларни баҳолаш учун Mathcadда 16 та ҳар ҳил функсиялар мавжуд:mean(A) – A massiv elеmеntlari qiymatlarining o`rtachasini qaytaradi.

• 
  hmean(x) – A массив елементлари гормоник қийматларининг
  

ўртачасини қайтаради.
21-расм.Статистика катталикларини ҳисоблаш.
• gmean(А) – А массив елементлари қийматларининг ўрта геометригини қайтаради.
• var(А) – А массив елементлари дисперсиясини қайтаради.
• Var(А) – А массив елементларининг қўзғалмаган дисперсиясини қайтаради.
• stdev(А) – А массив елементларининг ўртаквадратик четланишини қайтаради.
• Stdev(А) – А массив елементларининг қўзғалмаган ўрта квадратик четланишини қайтаради.
• median(А) – еҳтимоллик гистограммасини иккита тенг қисмга бўлувчи А массив медианасини қайтаради.
• mode(А) – А массив модесини қайтаради.
• skеw(А) – А массив ассимметриясини қайтаради.
• kurt(х) – А массив ексцессини қайтаради.
• stderr(А,B) – А ва Б массивларнинг чизиқли регрессияси учун standart хатосини қайтаради.
• cvar(А,B) – А ва Б икки массив елементлари ковариациясини қайтаради.
• cооr(А,B) – А ва Б икки массив корреляция коеффициентини қайтаради.
• hist (int,y) – А массив гистограммасини қуради.
• histogram(n,y) – бу функция ҳам А массив гистограммасини қуради.
Бу функцияларнинг бажарилиши 21 - расмда келтирилган.