(V.Franc, upravili O.Drbohlav, T.Werner, V.Voráček)

V této úloze vyřešíte dvě jednoduché úlohy na lineární regresi:

• mzda
• teplota

Doporučujeme každou z úloh převést na obecnou úlohu lineárních nejmenších čtverců \[ \min_{\_x\in\R^n} \|\_A\_x-\_b\|^2 , \] tedy sestrojit matici $\_A$ a vektor $\_b$ pro vaši konkrétní úlohu. Matlab pak tuto úlohu vyřeší jednoduše příkazem x=A\b (který interně používá QR rozklad). Nastudujte části skript a přednášek o lineární regresi a úloze nejmenších čtverců! Pokud použijete python, můžete použít funkci lstsq.

Je silně doporučeno si vykreslit obrázky pro ověření správnosti řešní.

Výstupem obou úloh budou buď matlabské m-soubory (*.m) pojmenované po funkcích (např. fit_wages.m), nebo pythonovský skript s názvem tempwages.py implementující zmíněné funkce. Vektory zmiňované v zadání jsou jedno-sloupečkové matice v matlabu, nebo jednorozměrné numpy pole (třeba shape = (5,)).