home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Programmer 7500 / MAX_PROGRAMMERS.iso / INFO / TURBOPAS / PAS_ENG.ZIP / GD-LINF2.LIB < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1985-07-18  |  2.0 KB  |  79 lines

  1.  
  2. { -> 220 }
  3. procedure get_data(var t : ary;  { independedt variable }
  4.      var p : ary;  { dependent variable }
  5.      var nrow : integer); { length of vectors }
  6. var i : integer;
  7.  
  8. begin
  9.   nrow:=10;
  10.   for i:=1 to nrow do
  11.     t[i]:=(i+6.0)*100.0;
  12.   p[1]:=1.0E-9;  p[2]:=5.598E-8;
  13.   p[3]:=1.234E-6; p[4]:=1.507E-5;
  14.   p[5]:=1.138E-4; p[6]:=6.067E-4;
  15.   p[7]:=2.512E-3; p[8]:=8.337E-3;
  16.   p[9]:=2.371E-2; p[10]:=5.875E-2;
  17.   for i:=1 to nrow do
  18.     p[i]:=ln(p[i]) { take log data }
  19. end;  { procedure get_data }
  20.  
  21.  
  22.  
  23. procedure linfit(X, { independent variable }
  24.    y : ary; { dependent variable }
  25.  var y_calc : ary; { calculated dep. variable }
  26.  var resid : ary; { array of residuals }
  27.  var coef : arys; { coefficients }
  28.  var sig  : arys; { error on coefficients }
  29.   nrow : integer; { length of ary }
  30.  var ncol : integer); { number of terms }
  31.  
  32. { least-squares fit to nrow sets of x and y pairs of points }
  33. { Seperate  procedure needed:
  34.  SQUARE -> form square coefficient matrix
  35.  GAUSSJ -> Gauus-Jordan elimination }
  36.  
  37. var xmatr  : ary2;  { data matrix }
  38.  a  : ary2s; { coefficient matrix }
  39.  g  : arys;  { constant vector }
  40.  error  : boolean;
  41.  i,j,nm  : integer;
  42.  xi,yi,yc,srs,see,
  43.  sum_y,sum_y2 : real;
  44.  
  45. begin  { procedure linfit }
  46.   ncol:=3; { number of terms }
  47.   for i:=1 to nrow do
  48.     begin { setup x matrix }
  49.  xi:=x[i];
  50.  xmatr[i,1]:=1.0; { first column }
  51.  xmatr[i,2]:=1.0/xi;  { second column }
  52.  xmatr[i,3]:=ln(xi) { third column }
  53.     end;
  54.   square(xmatr,y,a,g,nrow,ncol);
  55.   gaussj(a,g,coef,ncol,error);
  56.   sum_y:=0.0;
  57.   sum_y2:=0.0;
  58.   srs:=0.0;
  59.   for i:=1 to nrow do
  60.     begin
  61.       yi:=y[i];
  62.       yc:=0.0;
  63.       for j:=1 to ncol do
  64.  yc:=yc+coef[j]*xmatr[i,j];
  65.       y_calc[i]:=yc;
  66.       resid[i]:=yc-yi;
  67.       srs:=srs+sqr(resid[i]);
  68.       sum_y:=sum_y+yi;
  69.       sum_y2:=sum_y2+yi*yi
  70.     end;
  71.   correl_coef:=sqrt(1.0-srs/(sum_y2-sqr(sum_y)/nrow));
  72.   if nrow=ncol then nm:=1
  73.   else nm:=nrow-ncol;
  74.   see:=sqrt(srs/nm);
  75.   for i:=1 to ncol do  { errors on solution }
  76.     sig[i]:=see*sqrt(a[i,i])
  77. end;  { LINFIT }
  78.  
  79.