% Harjutustund 8, ylesanne 2
% andmed vektorkujul
x=[2014:1:2023];
y=[22.2,19.5,18.0,17.9,25.2,18.6,18.7,29.3,15.0,21.2];
plot(x,y,'o')
% 1) lähendame andmeid esimese astme polünoomiga
p1=polyfit(x,y,1)
% Phi(x)=c1*x+c0
% saime c1=0.0715 ja c0=-123.7933
yp1=polyval(p1,x)
hold on
plot(x,yp1)
% 2) teise astme polünoom
p2=polyfit(x,y,2)
yp2=polyval(p2,x)
hold on
plot(x,yp2)
% 3) neljanda astme polünoom
xx=[2014:0.1:2023]
p4=polyfit(x,y,4)
yp4=polyval(p4,xx); % leiame Phi(x) väärtused rohkemate x-de korral
hold on
plot(xx,yp4)
% 4) kuuenda astme polünoom
xx=[2014:0.1:2023]
p6=polyfit(x,y,6)
yp6=polyval(p6,xx); % leiame Phi(x) väärtused rohkemate x-de korral
hold on
% plot(xx,yp6)
% 5) prognoos aastal 2024 erinevate polünoomide korral
[polyval(p1,2024) polyval(p2,2024) polyval(p4,2024) polyval(p6,2024)]
[polyval(p1,2054) polyval(p2,2054) polyval(p4,2054) polyval(p6,2054)]