1) Создайте несколько вариантов моделей регрессии (не менее трех), которые отображают зависимость температуры от широты города. Выберите самую подходящую функцию.
2) Сделайте прогноз температуры в городе, находящемся на 55 градусах северной широты, используя метод восстановления значения. Округлите результат до целых чисел.
3) Выполните...
2) Сделайте прогноз температуры в городе, находящемся на 55 градусах северной широты, используя метод восстановления значения. Округлите результат до целых чисел.
3) Выполните...
Радужный_Ураган
Шаг 1: Создание моделей регрессии
Для моделирования зависимости температуры от широты города мы можем использовать различные функции в качестве моделей регрессии. Вот три возможных варианта:
Модель 1: Линейная регрессия
Линейная регрессия предполагает, что зависимость между температурой и широтой города является прямой линией. Если x - это широта города, а y - это температура, то модель будет выглядеть следующим образом:
\[ y = a + bx \]
где a и b - параметры модели, которые нужно определить.
Модель 2: Полиномиальная регрессия
Полиномиальная регрессия предполагает, что зависимость между температурой и широтой города может быть аппроксимирована полиномом. Модель имеет следующий вид:
\[ y = a + bx + cx^2 \]
где a, b и c - параметры модели.
Модель 3: Экспоненциальная регрессия
Экспоненциальная регрессия предполагает, что зависимость между температурой и широтой города имеет экспонентиальную форму. Модель выглядит следующим образом:
\[ y = ae^{bx} \]
где a и b - параметры модели.
Шаг 2: Прогнозирование температуры
Для прогнозирования температуры в городе на 55 градусах северной широты, мы будем использовать метод восстановления значения (extrapolation) на основе выбранной модели регрессии.
Предположим, что мы выбрали модель линейной регрессии. Мы можем использовать уже найденные значения параметров a и b, чтобы получить прогнозируемую температуру.
Пусть x = 55 (широта города). Тогда прогнозируемая температура будет:
\[ y = a + bx \]
где a и b - найденные параметры модели. Подставляя значения, мы получаем конкретное числовое значение для прогнозируемой температуры.
Шаг 3: Округление результата
Для округления результата до целых чисел, мы применяем стандартное математическое правило округления. Если десятичная часть числа больше или равна 0.5, то мы округляем в большую сторону. В противном случае, мы округляем в меньшую сторону.
Применяя это правило к нашему прогнозу температуры, мы получим округленное целое число.
Для моделирования зависимости температуры от широты города мы можем использовать различные функции в качестве моделей регрессии. Вот три возможных варианта:
Модель 1: Линейная регрессия
Линейная регрессия предполагает, что зависимость между температурой и широтой города является прямой линией. Если x - это широта города, а y - это температура, то модель будет выглядеть следующим образом:
\[ y = a + bx \]
где a и b - параметры модели, которые нужно определить.
Модель 2: Полиномиальная регрессия
Полиномиальная регрессия предполагает, что зависимость между температурой и широтой города может быть аппроксимирована полиномом. Модель имеет следующий вид:
\[ y = a + bx + cx^2 \]
где a, b и c - параметры модели.
Модель 3: Экспоненциальная регрессия
Экспоненциальная регрессия предполагает, что зависимость между температурой и широтой города имеет экспонентиальную форму. Модель выглядит следующим образом:
\[ y = ae^{bx} \]
где a и b - параметры модели.
Шаг 2: Прогнозирование температуры
Для прогнозирования температуры в городе на 55 градусах северной широты, мы будем использовать метод восстановления значения (extrapolation) на основе выбранной модели регрессии.
Предположим, что мы выбрали модель линейной регрессии. Мы можем использовать уже найденные значения параметров a и b, чтобы получить прогнозируемую температуру.
Пусть x = 55 (широта города). Тогда прогнозируемая температура будет:
\[ y = a + bx \]
где a и b - найденные параметры модели. Подставляя значения, мы получаем конкретное числовое значение для прогнозируемой температуры.
Шаг 3: Округление результата
Для округления результата до целых чисел, мы применяем стандартное математическое правило округления. Если десятичная часть числа больше или равна 0.5, то мы округляем в большую сторону. В противном случае, мы округляем в меньшую сторону.
Применяя это правило к нашему прогнозу температуры, мы получим округленное целое число.
Знаешь ответ?