SMath vs Mathcad

#1 Опубликовано: 06.08.2024 11:32:14

Valery Ochkov

66 сообщений из 671 понравились пользователям.

Группа: User

I can solve this problem in Mathcad - see pls the picture.
But cannot in SMath - see the SMath-file :-(
Help please

6-1-Mister-Class-a-b-c.sm (15,82 КиБ) скачан 1038 раз(а).

#2 Опубликовано: 06.08.2024 13:22:51

Alvaro

1 080 сообщений из 1 752 понравились пользователям.

Группа: User

Hi. Try this function, from Viacheslav ALGLIB plugin.

Best regards.
Alvaro.

1 пользователям понравился этот пост

Valery Ochkov 06.08.2024 14:30:00

#3 Опубликовано: 06.08.2024 14:34:07

Valery Ochkov

66 сообщений из 671 понравились пользователям.

Группа: User

Thanks and sorry!
I do not see in your solution derivatives!
???

#4 Опубликовано: 06.08.2024 18:36:47

Martin Kraska

1 332 сообщений из 2 240 понравились пользователям.

Группа: Moderator

Here is a version with Maxima Fit(). Note that Fit() uses a least squares procedure, whereas Mathcad obviously directly minimizes the average linear distance between data points and model.
Ordinary linear regression with slope and intersect is a least squares fit for the vertical distance.

6-1-Mister-Class-a-b-c_kr.sm (35,92 КиБ) скачан 1034 раз(а).

2024-08-06 13_32_52-SMath Solver - [6-1-Mister-Class-a-b-c_kr.sm_].png

Technische Mechanik mit SMath Studio: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-50592-9

1 пользователям понравился этот пост

Valery Ochkov 06.08.2024 18:53:00

#5 Опубликовано: 06.08.2024 19:22:00

Valery Ochkov

66 сообщений из 671 понравились пользователям.

Группа: User

Is there in SMath or Maxima the median-median regression

#6 Опубликовано: 06.08.2024 22:02:42

Valery Ochkov

66 сообщений из 671 понравились пользователям.

Группа: User

See
https://www.researchgate.net/publication/322318078_Alternative_Methods_for_Constructing_of_Linear_Regressions

#7 Опубликовано: 07.08.2024 00:29:39

Martin Kraska

1 332 сообщений из 2 240 понравились пользователям.

Группа: Moderator

Interesting paper. Yet the authors keep one question out of scope: In case of orthogonal distance minimizing (be it linear or quadratic), rescaling of the data matter. (other than with ordinary linear regression). This means that you get different results if you provide your data not in cm but in mm.
Perhaps the data should be scaled such that the uncertainty (measurement error) is of similar numeric value for x and y.

Technische Mechanik mit SMath Studio: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-50592-9

#8 Опубликовано: 07.08.2024 02:01:47

Valery Ochkov

66 сообщений из 671 понравились пользователям.

Группа: User

See please three plots

#9 Опубликовано: 07.08.2024 02:12:28

Valery Ochkov

66 сообщений из 671 понравились пользователям.

Группа: User

See please more

#10 Опубликовано: 07.08.2024 15:24:46

Martin Kraska

1 332 сообщений из 2 240 понравились пользователям.

Группа: Moderator

Wrote
See please three plots

The perpendicular distance is only geometrically perpendicular in the graph if the axes tick ratio is 1 (as I tried to set in my earlier post) unless you introduce an anisotropic metric for the distance (or standardize the quantities).

Technische Mechanik mit SMath Studio: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-50592-9

#11 Опубликовано: 07.08.2024 19:51:31

Alvaro

1 080 сообщений из 1 752 понравились пользователям.

Группа: User

Hi. Chosen different guess values, we can reproduce the maxima result. Also, notice that meanwhile the Maxima MSE function decreases, the "classical" one increases. I'm not sure how to call Maxima MSE for implicit functions.

mse.sm (25,22 КиБ) скачан 1032 раз(а).

Best regards
Alvaro

Форум SMath

SMath vs Mathcad - Сообщения