Линеаризация без метода наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов настолько прочно вошел в жизнь экспериментатора, что альтернативные методы линеаризации почти не рассматриваются. Безусловно, если существует задача нахождения одной результирующей прямой, то искать замену традиционному методу наименьших квадратов не рационально. Решение более сложной задачи требует дополнительных шагов по усовершенствованию процесса расчетов. Приведем пример. Известно, что массив экспериментальных результатов может не принадлежать одной прямой. Более того, разные области массива могут принадлежать разным прямым. В этом случае применять метод наименьших квадратов в традиционном виде нельзя, так как его надо сочетать с процедурой исключения точек, не принадлежащих искомой прямой, что существенно усложняет расчеты.

Цель может быть достигнута более простым методом! Рассмотрим один из таких простых методов.

В основе метода лежит далеко не свежая идея о вычислении параметров прямой между всеми возможными парами экспериментальных точек. (Следует обратить внимание на то, что параметры вычисляются не только между соседними точками!) Выбирается, например, какая-либо точка, и вычисляются параметры прямых, которые можно провести между этой точкой и всеми остальными. Затем выбирается следующая точка и с ней проделывается та же операция. В итоге получается массив данных о параметрах прямых размером в n(n-1)/2 элементов, где n - число обрабатываемых экспериментальных точек. Если читатель думает, что автор статьи сейчас предложит просто усреднить полученные результаты, найдя их среднее арифметическое, то он глубоко ошибается! Вычисление среднего арифметического ничего нового не вносит в математическую обработку, так как предполагает, что все экспериментальные точки лежат на одной прямой. Прежде чем продолжить изложение материала, договоримся о том, что массивы найденных параметров прямых A и B следует преобразовать в один. Вновь образованный массив организуется умножением одного параметра прямой на другой, т.е. A*B. Необходимость этого шага будет ясна в дальнейшем.

Над новым массивом проведем 2 следующие операции. Во-первых, проведем сортировку массива по возрастанию значений элементов массива. Во-вторых, после сортировки вычислим разности между каждыми 2-мя соседними элементами массива. После этого следует рассмотреть функцию изменения разностей от абсолютного значения A*B. График этой функции F(A*B) будет иметь один или несколько ярко выраженных минимумов. Число этих экстремумов будет соответствовать числу прямых, которые можно провести через экспериментальные точки. Например, рис. а) свидетельствует о том, что массив данных допускает линеаризацию одной прямой. Среднее положение минимума функции F(A*B) относительно интервала рассматриваемых значений A*B свидетельствует о том, что систематических отклонений от прямой линии практически не существует. Рисунок б) говорит о том, что часть точек имеет систематическое отклонение от линейной закономерности, так как минимум функции смещен от середины отрезка значений A*B. На рисунке в) рассмотрен случай, когда экспериментальные данные линеаризуются 2-мя прямым.