Bilinen r, a, t1, t2 için, q2, q0, s, p dört niceliği lineer olarak ilişkilidir ve bu değerlerden herhangi biri diğer üçü cinsinden bulunabilir. Örneğin, q0 = q2 = 0 olduğunda, istenen bir ödeme faktörü p sağlamak için gereken tasarruf faktörü s, faydalı denklemden hesaplanabilir.

Yukarıdaki denklemleri kullanan bir MATLAB programı, R,A,I,t1,t2,q0,s,p,q2 dokuz parametresinin genel kombinasyonları için q(t)’yi hesaplamak ve çizmek için yazılmıştır. Program, verilerin finans fonksiyonunun çağrı listesinden geçirilmesine izin verir veya hiçbir çağrı listesi verisi geçmediğinde etkileşimli giriş etkinleştirilir.

Finans, verileri okumak için inputv işlevini ve q(t)’yi değerlendirmek için savespnd işlevini çağırır. İlk önce bazı sayısal sonuçlar göstereceğiz ve ardından kodun seçilen kısımlarını tartışacağız. Başlangıçta 10.000 ABD Doları sermaye ile başlayan birinin 40 yıl boyunca tasarruf etmeyi ve ardından 20 yıl boyunca tasarruftan yıllık 50.000 ABD Doları çekmeyi beklediği ve bu sırada kalan sermayenin 100.000 ABD Doları olacağı bir durumu düşünün.

Enflasyondan önceki yatırım oranının R = 8 olduğunu ve enflasyon oranının I = 4 olduğunu varsayalım. 60 yıllık dönem boyunca, yıllık tasarruflar ve emeklilik ödeme tutarı, enflasyona eşit olacak şekilde artırılacaktır, böylece A = 4 olacaktır. s’nin gerekli değeri ve enflasyona göre düzeltilmiş varlıkların zamanın bir fonksiyonu olarak bir grafiğidir belirlenecek. Program çıktısı, s’nin bilinmeyen değeri nan olarak girildiğinde (IEEE aritmetiğinde Sayı Değil anlamına gelir), 6417 $’lık bir düzeltilmiş değerin hesaplandığını gösterir.

Bu, varsayılan yatırım getirisi oranıyla, yıllık 6417 $’lık bir başlangıç ​​oranında tasarruf etmenin ve bu miktarı sürekli olarak enflasyona eşitlemenin, istenen enflasyona göre düzeltilmiş ödemeyi sağlamak için yeterli olacağını söylüyor. Ayrıca 40 yılın sonunda biriken enflasyona göre düzeltilmiş finansal sermaye 733.272 $’dır. q(t)’nin ilgili grafiği, metin ekranında listelenen verileri çoğaltır. Okuyucu, R = 11 varsayarak açıklayıcı hesaplamayı tekrarlamayı ilginç bulabilir, bu durumda tasarruf katsayısı büyük ölçüde sadece 1060$’a düşürülür.

MATLAB Grafiklerinin Temel Yönleri

MATLAB’ın eğrileri ve yüzeyleri çizme yetenekleri çok yönlüdür ve anlaşılması kolaydır. Aslında, MATLAB’ı öğrenmek için gereken çaba, yalnızca çizimler oluşturmak, grafik görüntüleri kaydetmek ve bir lazer yazıcıda yayın kalitesinde grafikler çıkarmak için kullanılsa bile ödüllendirici olurdu. MATLAB’a çok sayıda yardım özelliği ve iyi yazılmış demo programları dahildir.

Kullanıcılar, demo programlarını yürüterek ve ilgili kodu inceleyerek, programlarında grafik uygulamak için gerekli teknikleri hızlı bir şekilde anlayabilirler. Bu bölümde birkaç grafik komutu anlatılmaktadır. Bu komutlar birçok uygulamada kullanışlıdır ve ustalaşmak için uzun zaman gerektirmez.

Bu sonraki bölüm, MATLABís grafiklerini kullanmanın temellerine hızlı bir genel bakış sağlar. Bu bölümdeki sonraki bölümlerde, bu grafik temel öğelerini kullanan ilginç uygulamaları içeren birkaç ek örnek (aşağıdaki tabloda özetlenmiştir) sunulmaktadır.

Matlab veya komutu
Matlab Ders Notları
MATLAB nokta KULLANIMI
Matlab fonksiyon örnekleri
Matlab Ders Notları PDF
MATLAB pdf Türkçe
MATLAB komutları ve anlamları
Matlab konu anlatımı

Grafiklere Genel Bakış

Aşağıdaki komutlar, grafik fonksiyonlarının ve MATLAB’da bulunan diğer fonksiyonların anlaşılmasını hızlandıracağından yürütülmelidir.

Örnek programlar, ilgilenilen programları listelemek için type komutu kullanılarak etkileşimli olarak incelenebilir. Kütüphane programları MATLAB editörü kullanılarak da incelenebilir ve yazdırılabilir, ancak orijinal kütüphane dosyalarının yanlışlıkla üzerine değişikliklerle yazılmamasına özen gösterilmelidir. Ayrıca, komut penceresindeki metin çıktısı çeşitli şekillerde yakalanabilir.

Bunlardan bazıları şunlardır: (1) İlgilenilen materyali vurgulamak için fareyi kullanın. Ardından çıktıyı yazıcıya göndermek için dosya menüsündeki îPrint Selectedî’yi kullanın; (2) Çerçevelenen metni panoya kopyalamak için CTRL-C’yi kullanın. Ardından yeni bir dosya açın ve metni yeni dosyaya yapıştırmak için CTRL-V’yi kullanın; ve (3) sonraki komut penceresi çıktısını seçilen dosyaya yazdırmaya başlamak için günlük mysave.doc gibi bir günlük komutu kullanın. Bu yazdırma, günlük kapalı kullanılarak kapatılabilir. Ardından dosya, standart düzenleyici komutları kullanılarak düzenlenebilir, değiştirilebilir veya diğer metinlerle birleştirilebilir.

MATLAB grafiklerinin, tutma grafikleri, gölgeleme ve ışık kaynaklarının kontrolü, film oluşturma vb. dahil olmak üzere daha gelişmiş özellikleri, mevcut metnin kapsamını aşmaktadır. Bunun yerine aşağıda listelenen temel komutları kullanmaya ve basit animasyonlar üretmeye odaklanıyoruz. Gelişmiş grafikler, MATLAB kılavuzları ve ilgili demo programları incelenerek öğrenilebilir.

Burada tartışılan başlıca grafik komutları şunlardır. Bu komutların tümü, diğer birçok komutla birlikte, MATLAB’daki yardım tesisleri tarafından kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir. Kullanıcı, ìhelp plotî yazarak ve demo programlarını çalıştırarak bu yeteneklere giriş yapabilir. MATLAB grafiklerinin nasıl kullanıldığına dair değerli bilgiler sağladığından, demo programı için eşlik eden kod incelenmelidir.

Polinom ve Spline İnterpolasyonunu Karşılaştırma Örneği

Arctan(x), exp(x), sin(x), vb. gibi birçok tanıdık matematiksel fonksiyon, Taylor serisi açılımları ile x = 0’a yakın bir şekilde temsil edilebilir. Bir seri açılımı hızla yakınsarsa, seride birkaç terim almak iyi polinom yaklaşımları üretebilir.

Böyle bir prosedürün makul olduğunu varsayarsak, polinom yaklaşımına bir yaklaşım, örneğin (x i , yi ), 1 ≤ i ≤ n gibi bazı veri noktalarını almak ve bu noktalardan geçen n − 1 dereceli polinomu belirlemektir. Eşit aralıklı verilerin kullanılmasının uygun olduğu ve polinom terimlerinin sayısının arttırılmasının, yaklaşıklık fonksiyonunun doğruluğunu iyileştirmesi gerektiği makul görünmektedir.

Aslında, x değerlerinin eşit aralıklarla yerleştirildiği bir y(x) fonksiyonu üzerindeki noktalardan geçen bir polinomun, genellikle veri noktaları arasında düzgün olmayan ve enterpolasyon aralığının sonunda salınım eğilimi gösteren yaklaşık değerler verdiği gösterilmiştir.

Polinom sırasını artırarak salınımı azaltmaya çalışmak durumu daha da kötüleştirir. Şaşırtıcı bir şekilde, a ≤ x ≤ b aralığına göre aralık sonlarına yakın verileri kümeleyen, eşit olmayan aralıklı özel bir nokta kümesi tercih edilir. Bu formül, Conte ve de Boor tarafından tanımlanan anlamda optimal olarak seçilen Chebyshev noktaları olarak adlandırılan şeyi tanımlar.

Aşağıdaki program, bilinen 1/(1+x 2) fonksiyonuna enterpolasyonlu yaklaşımlar üretmek için çoklu uyum, polival ve eğri MATLAB fonksiyonlarını kullanır. Örnek, polinom interpolasyonu için veri noktalarının aralığının sonuçları ne kadar güçlü bir şekilde etkileyebileceğini gösterir ve ayrıca bir spline enterpolasyonunun yüksek dereceli polinomlardan daha iyi bir seçim olabileceğini gösterir. Vektörler (xd, yd) tarafından tanımlanan veri noktaları aracılığıyla n dereceli bir en küçük kareye uygun polinom ile verilir.

The post MATLAB Grafiklerinin Temel Yönleri – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Kodumuz, bazı işlevlerin kullanımına büyük kolaylık sağlayan nesne yönelimli programlama kullanır. Örneğin, bir sonraki bölümde göreceğimiz gibi, örneğin temel işlev sistemleri veya işlevsel veri nesneleri için, çizilen nesnenin türüne göre uyarlanmış özel grafikler oluşturmak için her iki dilde de çizim komutunu kullanabiliriz.

Sınıf kavramı, R’deki bir liste nesnesi ve bunun bir yapı nesnesi olan Matlab’daki karşılığı gibi daha ilkel bir kavram üzerine kuruludur. Listeler ve yapılar, farklı dahili özelliklere sahip bilgi türlerini bir arada gruplandırmak için kullanılır. Örneğin, bir sayı vektörünü, çizimler için başlık olarak kullanılabilecek oldukça uzun bir ad veya dizeyle birleştirmek isteyebiliriz. Sayıların vektörü, R’de sayısal bir nesne veya Matlab’da bir çift nesne iken, başlık dizesi R’de bir karakter nesnesi ve Matlab’da bir char nesnesidir.

Şeyleri keyfi özelliklere sahip olarak gruplandırma kapasitesine sahip olduğumuzda, bir sınıfı, tarifin adını tanımlamak için bir adla birlikte, belirli bir reçete veya önceden tanımlanmış bilgi türlerinin birleşimi olarak tanımlamak kolay bir ek adımdır. Örneğin, bir sonraki bölümde, çok önemli fd sınıfını, minimal olarak, bir dizi temel fonksiyon için bir reçete ile birleştirilmiş bir katsayı dizisi olarak tanımlayacağız.

Yani, bir fd nesnesi, dile bağlı olarak, her biri önceden belirlenmiş ve fd sınıf adıyla ilişkilendirilmiş en az iki bilgi parçası içeren bir liste veya yapıdır. Aslında, temel işlevlerin belirtimi kendisi de belirli bir sınıfın nesnesidir, R’deki basefd sınıfı ve Matlab’daki temel sınıf, ancak bu ayrıntıları bir sonraki bölüme saklayalım.

Ne yazık ki, diller sınıfları nasıl tanımladıkları konusunda önemli ölçüde farklılık gösterir ve bunun geniş kapsamlı etkileri vardır. Matlab’da bir sınıf, o sınıfın nesneleri ile çalışmak için kullanılan bir klasör veya işlevler dizini olarak kurulur.

R, S3 ve S4 sistemleri olmak üzere farklı sınıflardaki nesneler üzerinde sınıfları ve işlemleri tanımlamanın iki farklı yoluna sahiptir. R için fda paketi S3 sistemini kullanır. Bu S3 standardında, R bir nesnenin belirli bir sınıfa ait olduğunu, örneğin fd’yi yalnızca “fd” değerine sahip bir “sınıf” niteliğine sahip olarak tanır. class niteliği, ilk olarak jenerik adının ardından bir nokta ile ayrılmış sınıf adının bulunduğu bir işlevi arayan, örneğin fd sınıfının bir nesnesini çizmek için plot.fd gibi, metot gönderme yöntemi gibi genel işlevler tarafından kullanılır.

Temel bir işlem, belirli bir sınıfın nesnesinden bilgi çıkarmaktır. Her dilin, her iki dildeki sınıf matrisi gibi yapısı için temel olan basit sınıfları vardır. Bununla birlikte, nesne yönelimli bir programın gücü, bir programcı, tipik olarak, adlandırılabilecek birden çok varlık veya bileşen içeren yeni nesne sınıfları oluşturduğunda ortaya çıkar. Bu bileşenlerin kendileri, dil için temel olanlar arasında veya programcı tarafından oluşturulan yeni sınıflar arasında olabilecek çeşitli sınıfların nesneleridir.

R’de “nesne yönelimli” programlama için “S3” ve “S4” olarak adlandırılan iki standart vardır. R için fda paketi, Chambers ve Hastie (1991) tarafından açıklanan S3 sistemini kullanır. (S4 sistemi Chambers (2008)’de anlatılmıştır.) S3 sisteminde her şey bir vektördür. Temel nesneler, çift duyarlıklı veya tamsayılar gibi sayıların vektörleri olabilir. Veya değişen uzunluktaki karakter dizilerinin bir vektörü olabilirler.

MATLAB kodları
Matlab nasıl kullanılır
MATLAB komutları ve anlamları
MATLAB programlama dili
Matlab komutları
MATLAB a ve b farkı
Matlab ile Neler yapılabilir
Matlab Ders Notları PDF

Bu, bir karakter vektörünün tek karakterlerin bir vektörü olduğu Matlab’dan farklıdır; adları birden çok karakterle saklamak için, bir karakter matrisi (tüm adların aynı sayıda karaktere sahip olması durumunda) veya bir hücre dizileri dizisi (farklı uzunluklardaki adları depolamak için) kullanmanız gerekir. Liste, diğer nesnelere yönelik bir işaretçi vektörüdür.

R’de, v vektörünün i bileşenine v[i] olarak erişilir, ancak v bir liste ise, v[i] v’nin bir alt listesi olur ve v[[i]] bu bileşeni döndürür. R’deki nesneler de niteliklere sahip olabilir ve bir nesnenin bir sınıf niteliği varsa, o sınıfın bir nesnesidir. (S4 sistemindeki sınıflar çok daha katı bir şekilde tanımlanmıştır).

R’deki xxx listesinin öznitelik adları = “a”, “b”, “c” ise, örneğin, bu özniteliklere isteğe bağlı olarak xxx$a, x$b, x$c yoluyla erişilebilir. Bir x nesnesiyle ilişkili adları görmek için, adlar(x) veya attr(x, ‘adlar’) kullanın. Bir x nesnesinin tüm özniteliklerini görmek için öznitelikleri(x) kullanın. x’in kompakt bir özetini almak için str(x) kullanın. Veya sınıf adı dilin help komutunda da kullanılabilir.

Örneğin, fonksiyonel veri fd sınıfında yer alan katsayı dizisini elde etmek isteyebilmek için birçok neden vardır. Matlab’da bunu, fd sınıfının fdobj nesnesinden katsayı dizisini çıkaran coefmat = getcoef(fdobj) komutunda olduğu gibi, genellikle get dizesiyle başlayan işlevleri kullanarak yaparız. Benzer şekilde, bir Matlab fd nesnesine fdobj = putcoef(fdobj, coefmat) komutuyla bir katsayı dizisi eklenebilir.Matlab’da, bir sınıfla ilişkili tüm çıkarma işlevlerine myclass komut yöntemleriyle erişilebilir.

Bir R nesnesinden katsayıları çıkarma prosedürü, nesnenin sınıfına bağlıdır. obj, fd, fdPar veya fdSmooth sınıfının bir nesnesiyse, coef(obj) istenen katsayıları döndürür. (fd sınıfı tartışılır ve fdPar ve fdSmooth sınıfları tartışılır.) Bu oldukça yararlıdır, çünkü bu genel işlev olmadan, bir kullanıcının istenen katsayıları elde etmek için nesnenin iç yapısı hakkında daha fazla bilgi sahibi olması gerekir. Obj’nin fd sınıfı varsa, obj$katsayıları kats(obj) ile eşdeğerdir. Ancak, nesne fdPar veya fdSmooth sınıfındaysa, katsayıları NULL döndürür; obj$fd$coefs istenen katsayıları döndürür.

Bu yazı itibariyle, tartışılan smooth.monotone işlevi tarafından döndürülen monfd sınıfındaki nesneler için genel katsayı işlevi için henüz bir “yöntem” yazılmamıştır. Obj o sınıfa sahipse, bir kullanıcının ne isteyebileceği açık değildir, çünkü iki farklı katsayı tipi vardır: obj$Wfdobj$katsayıları, her zaman pozitif olan bir şey üretmek için üslenen işlevsel bir veri nesnesinin katsayılarını verir. ve azalmayan bir fonksiyon üretmek için entegre edilmiştir.

Bu daha sonra istenen monotonik işlevi üretmek için obj$beta’daki diğer katsayılar tarafından kaydırılır ve ölçeklenir. Bu durumda, monfd sınıfının nesnelerinin yapısı, smooth.monotone işlevi için yardım sayfasında açıklanmıştır. Ancak, bu bilgiyi uygun bir yardım sayfasının bulunup bulunmadığına bakılmaksızın diğer birçok nesne için çalışacak olan str(obj) kullanarak da alabiliriz.

Coef gibi belirli bir genel işlev için yöntemlerin yazıldığı sınıfları bulmak için method(‘coef’) kullanın. Tersine, belirli bir sınıfın yöntemlerinin yazıldığı genel işlevleri bulmak için, örneğin, yöntemleri (sınıf=’fd’) kullanın. Ne yazık ki, bu yaklaşımların hiçbiri, kısmen mevcut tartışmanın kapsamı dışında kalan sınıfların “kalıtımı” nedeniyle her şeyi bulması garanti edilmez.

The post R ve Matlab’da Sınıflar ve Nesneler – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Fonksiyonel Veri Analizine Giriş

İşlevsel verilerin ve işlevsel modellerin temel özellikleri tanıtılır. Kız çocuklarının büyümesine ilişkin veriler, işlevsel gözlem örneklerini göstermektedir ve ABD dayanıksız mal üretim endeksine ilişkin veriler, tek bir uzun, çok katmanlı işlevsel gözlemin bir örneğidir.

Çocukların yürüyüşüne ve el yazısına ilişkin veriler çok değişkenli işlevsel gözlemlerdir. Fonksiyonel veri analizi ayrıca, kendileri fonksiyonel olmayan verileri tanımlayan fonksiyonel parametrelerin tahmin edilmesini içerir ve yağış verileri için bir olasılık yoğunluk fonksiyonunun tahmin edilmesi buna bir örnektir. Fonksiyonel veri analizindeki bir tema, türevlerde bilginin kullanılmasıdır ve örnekler, büyüme ve hava durumu verilerinden alınmıştır. Bu bölüm aynı zamanda önemli kayıt sorununu da tanıtmaktadır: işlevsel özelliklerin hizalanması.

Kodun kullanımı bu bölümde ele alınmamıştır, ancak hemen hemen tüm örnekleri (ve şekilleri) yeniden oluşturmak için R kodu, “fda” paketinin “scripts” alt dizinindeki dosyalarında görünür. R, ancak bu bölümde neden belirli bir komut dizisi kullandığımıza dair kapsamlı bir açıklama yoktur.

İşlevsel Veriler Nelerdir?

Kız Çocuklarının Büyümesine İlişkin Veriler

Göz önünde bulunduracağımız veri türü için bir prototip sağlar. Berkeley Büyüme Çalışmasında 31 yaş grubunda ölçülen 10 kızın boyunu gösterir. Yaşlar eşit aralıklı değildir; çocuk bir yaşındayken dört ölçüm vardır, iki ila sekiz yaş arası yıllık ölçümler, ardından iki yılda bir ölçülen boylar vardır.

Ölçüm işleminde büyük özen gösterilmesine rağmen, yükseklik değerlerinde en az üç milimetrelik ortalama bir belirsizlik vardır. Her kayıt sonlu bir sayı kümesi olsa da, değerleri, prensipte olarak değerlendirilebilecek yumuşak bir yükseklik değişimini yansıtır.

Bu verilerde, bu tür bir arsada görülemeyecek kadar ince özellikler var. Ramsay ve diğerleri tarafından bu verilerden tahmin edilen D2Heighti ivme eğrilerini görüntüler. tartışılan bir teknik kullanarak. Farklılaşma için D gösterimini aşağıdaki gibi kullanırız.

Ergenlik dönemindeki büyüme hamlesi, güçlü pozitif hızlanmanın ardından keskin negatif yavaşlamanın bir nabzı olarak ortaya çıkar. Ancak çoğu kayıt, yaklaşık altı yılda midspurt olarak adlandırılan bir çarpma gösteriyor. Bu nedenle, eğriden eğriye bazı varyasyonların belirli türevler düzeyinde açıklanabileceği sonucuna varıyoruz. Türevlerin ilgi çekici olması, kayıtları ayrık zamanda gözlem vektörlerinden ziyade fonksiyonlar olarak düşünmek için bir başka nedendir.

MATLAB komutları ve anlamları
MATLAB komutları ve anlamları PDF
Matlab Ders Notları PDF
MATLAB pdf Türkçe
Matlab fonksiyon örnekleri
MATLAB uygulama örnekleri pdf
Matlab komutları
MATLAB fonksiyon SORULARI

Yaşlar eşit aralıklı değildir ve bu, olsaydı akla gelebilecek birçok analizi etkiler. Örneğin, 9, 10 ve 10.5 yaşlarındaki boyları ilişkilendirmek biraz ilginç olsa da, bu, yalnızca yarım yıl ile ayrılan iki yaş arasındaki korelasyonun, bir ayrılık için olandan daha yüksek olmasını beklediğimiz gerçeğini hesaba katmaz. bir yıl. Gerçekten de, bu özel örnekte, gözlemlerin alındığı yaşlar her kız için nominal olarak aynı olsa da, bunun böyle olması için gerçek bir ihtiyaç yoktur. Genel olarak, fonksiyonların gözlemlendiği noktalar bir kayıttan diğerine değişebilir.

Bu yükseklik eğrilerinin tekrarı, eğrilerin değişme yollarının araştırılmasına davet eder. Bu potansiyel olarak karmaşıktır. Örneğin, ergenlik dönemindeki hızlı büyüme tüm eğrilerde görülebilir, ancak ergenlik büyümesinin hem zamanlaması hem de yoğunluğu kızdan kıza farklılık gösterir. Bir tür temel bileşen analizi kuşkusuz yardımcı olacaktır, ancak prosedürü, eşit olmayan yaş aralığını ve altta yatan yükseklik işlevlerinin düzgünlüğünü hesaba katacak şekilde uyarlamalıyız.

Pubertal büyüme atağı gibi önemli büyüme olaylarının zamanlamasındaki varyasyonu, büyüme yoğunluğundaki varyasyondan ayırmak önemli olabilir. Eğri kaydını ele aldığımız yerde buna ayrıntılı olarak bakacağız.

ABD İmalatına İlişkin Veriler

Tüm işlevsel veriler bağımsız çoğaltmaları içermez; genellikle tek bir uzun kayıtla çalışmak zorundayız. Önemli bir ekonomik gösterge gösterir: Amerika Birleşik Devletleri için dayanıksız mal üretim endeksi. Bunun gibi veriler, genellikle birden çok düzey olarak çeşitlilik gösterir.

Endeksin tüm yüzyıl boyunca geometrik veya üstel artış gösterme eğilimi vardır ve verilerin logaritmasını çizmek, bu eğilimin doğrusal görünmesini sağlarken diğer varyasyon türlerinin daha iyi bir resmini verir. Daha ince bir ölçekte, bunalım, İkinci Dünya Savaşı, Vietnam Savaşı’nın sona ermesi ve diğer daha yerel olaylar nedeniyle bu eğilimden sapmalar görüyoruz.

Ayrıca, daha da ince bir ölçekte, belirgin bir yıllık varyasyon vardır ve bu mevsimsel eğilimin kendisinin bazı uzun vadeli değişiklikler gösterip göstermediğini merak edebiliriz. Burada bağımsız çoğaltmalar olmamasına rağmen, ilginç eğri özelliklerinin kararlı tahminlerini elde etmek için yararlanabileceğimiz birçok bilgi tekrarı var.

Bir Petrol Rafinerisi için Giriş/Çıkış Verileri

Fonksiyonel veriler, Teksas’taki bir petrol rafinerisinde toplanan Şekil 1.5’teki verilerde olduğu gibi, girdi/çıktı çiftleri olarak da ortaya çıkar. Üst panelde gösterilen damıtma kolonunda veya kraking kulesinde belirli bir seviyedeki bir petrol ürününün miktarı, alt panelde gösterilen bir buharın tepsiye akışındaki değişime o seviyede tepki verir. Bu bağımlılığı nasıl karakterize edebiliriz? Daha genel olarak, bir sistemin kritik girdi fonksiyonlarındaki ve diğer ortak değişkenlerdeki değişikliklere nasıl tepki verdiğini gösterecek hangi araçları tasarlayabiliriz?

Çok Değişkenli İşlevsel Veriler

Çocukların Nasıl Yürüdüğüne İlişkin Veriler

İşlevsel veriler genellikle çok değişkenlidir. San Diego, CA, Çocuk Hastanesindeki Hareket Analizi Laboratuvarı, her çocuğun yürüme döngüsü boyunca 39 çocuğun her birinin kalça ve dizlerinin oluşturduğu açılardan oluşan bu verileri topladı. 

Zaman, [0,1]’de t değerlerine çevirdiğimiz bireysel yürüyüş döngüsü cinsinden ölçülür. Döngü, gözlem altındaki uzvun topuğunun yere çarptığı noktada başlar ve biter. Her iki fonksiyon grubu da periyodiktir ve netlik için aralığın biraz ötesinde noktalı eğriler olarak çizilir.

Dizin iki fazlı bir süreç gösterdiğini, kalça hareketinin ise tek fazlı olduğunu görüyoruz. İki eklemin nasıl etkileştiğini görmek daha zordur: Şekil, hangi kalça eğrisinin hangi diz eğrisiyle eşleştiğini göstermez. Bu örnek, işlevsel veri analizinde grafiksel yaratıcılığa olan ihtiyacı göstermektedir.

Döngü boyunca zaman ilerledikçe diz açısını kalça açısına göre çizerek tek bir çocuk için yürüyüş döngüsünü gösterir. Sürecin periyodik doğası, bunun kapalı bir eğri oluşturduğunu ima eder. Ayrıca referans amacıyla gösterilen, 39 çocuğun ortalaması için aynı ilişkidir.

Bu çizimdeki ilginç bir özellik, diz şoku emmek için bir an için uzantısını tersine çevirdiğinde topuk vuruşunda meydana gelen sivri uçtur. Açısal hız, sayılar arasındaki boşluk açısından açıkça görülebilir ve döngü ilerledikçe önemli ölçüde değişir.

The post  MATLAB ile Fonksiyonel Veri Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).