Empirični pristop

Pogosto imamo opraviti s problemi, pri katerih želimo poiskati zvezo med obravnavanima količinama. Pogosto zveze ne moremo določiti drugače, kot da zberemo podatke in na podlagi podatkov poiščemo krivuljo (model), ki se podatkom najbolje prilega. To krivuljo imenujemo prilagoditvena (regresijska) krivulja, tak pristop reševanja problemov pa imenujemo empirični pristop.

Z empiričnim pristopom ugotavljamo zveze med količinama na osnovi zbranih podatkov. Model oziroma zveza med količinama se imenuje prilagoditvena (regresijska) krivulja.

Zgled

Oblikujmo model, ki ponazarja osvetljenost morja v odvisnosti od globine.

Ker z globino morja osvetljenost upada, je treba izmeriti globino vode (neodvisna spremenljivka v metrih, $x$) in osvetljenost vode na določeni globini, ki jo bomo izrazili v odstotkih glede na osvetljenost na gladini (odvisna spremenljivka, $y$).

Poiskati želimo funkcijsko zvezo $y=f(x)$ med spremenljivkama.

Podatke smo zbrali in jih uredili v preglednici:

Globina ($\rm{m}$)	$0$	$1$	$2$	$3$	$4$	$5$	$6$	$7$
Osvetljenost ($\%$)	$100$	$85$	$69$	$60$	$50$	$42$	$34$	$30$

Preizkusi prileganje ponujenih krivulj podatkom iz tabele na aktivni sliki.

Ali se modeli nanašajo na problem? Ali so modeli smiselni?

Ali bi bilo mogoče model izboljšati?

Oceni približno osvetljenost morja na globini $10\,\rm{m}$. Uporabi model, ki je za dani problem najustreznejši.

Privzemimo, da smo poiskali ustrezen model in ga preverili. Napisali bi še poročilo in model dali v uporabo.

<NAZAJ

>NAPREJ580/610