Zwykła metoda regresji liniowej jest stosowana w wielu obszarach badawczych np. przy wzorcowaniu silomierzy. Nie jest ona jednak zalecana jeśli występują biedy statystyczne obu mierzonych wielkości (x i J). Złożoność problemu utrudnia obliczenia, ale jak pokazano, problem ten może być rozwiązany poprzez wprowadzenie obliczeń iteracyjnych. Zaproponowany algorytm jest prostszy i szybszy niż algorytm Yorka. Użyto go do obliczeń prostej regresji z danych kalibracji.
EN
The ordinary least square method (OLSM) for straight line fitting is commonly used in many areas of experimental research for example, in load cell calibration. However, this method is not effective when there are statistical errors in both the x and y coordinates. Although a general formalism requires some computational effort, the problem could, in principle, be solved iteractively. The new proposed algorithm is shorter and quicker than the York algorithm often used in this context. The new algorithm was validated in the calculation of the regression line for calibration data.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.