7.5 GENERAL LEAST SQUARE LINEAR FIT

En cada caso, ver que y es una función lineal de coeficientes (aunque puede que no sea una función lineal de x).

En la siguiente imagen se pueden ver las entradas y salidas de General LS Linear Fit VI y así poder usarla para encontrar el mejor ajuste lineal de un grupo de datos.

Una matriz H, conocida como matriz de observación, se conecta a la entrada H de la VI. El grupo de puntos de datos observados en y[i] se conecta a la entrada Y Values. La salida Covariance es la matriz de covariantes entre los coeficientes ak, donde cij es el covariante entre ai y aj, y ckk es la variante de ak. En este punto, no se necesita conocer nada sobre las entradas Standard Deviation, covariance selector y algorithm. Por ahora, se usarán sus valores por defecto. Por ejemplo, suponer que se han recogido muestras (Y Values) de un transductor y se quiere resolver para los coeficientes del modelo: