HP 48gII Graphing Calculator - Manual (Page 646)

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Suponga que buscamos un ajuste de los datos de la forma y = b
0
+ b
1
⋅x
1
+
b
2
⋅x
2
+ b
3
⋅x
3
+ … + b
n
⋅x
n
. Usted puede obtener la aproximación de mínimos
cuadrados de los coeficientes b = [b
0
b
1
b
2
b
3
… b
n
], al crear la matriz X:
_ _
1 x
11
x
21
x
31
… x
n1
1 x
12
x
22
x
32
… x
n2
1 x
13
x
32
x
33
… x
n3
. . . . .
. . . . . .
1 x
1,m
x
2,m
x
3,m
… x
n,m
_ _
Entonces, el vector de coeficientes se obtiene como
b = (X T ⋅X) -1 ⋅X T ⋅y, en la
cual y es el vector y = [y
1
y
2
… y
m
] T .
Por ejemplo, utilizar los datos siguientes para obtener la regresión linear
múltiple
y = b
0
+ b
1
⋅x
1
+ b
2
⋅x
2
+ b
3
⋅x
3,
x
1
x
2
x
3
y
1.20 3.10 2.00 5.70
2.50 3.10 2.50 8.20
3.50 4.50 2.50 5.00
4.00 4.50 3.00 8.20
6.00 5.00 3.50 9.50
Con la calculadora, en modo de RPN, usted puede seguir de la forma
siguiente:
Primero, dentro de su directorio HOME, cree un sub-directorio que se llamará
MPFIT (Multiple linear and Polynomial data FITting), e active este sub-
directorio. Dentro del sub-directorio, escriba este programa:
« X y « X TRAN X * INV X TRAN * y * » »