指数回帰
• expfit(vx, vy, [vg]) - vx と vy のデータを最もよく近似する指数曲線 A · exp(b·x) + C の 3 つの係数を含むベクトルを返します。
expfit 関数では、Levenberg-Marquardt 法を使って最小化を行います。上記と異なる指数適合を行う場合、genfit を使用します。
引数
• vx, vy は、データセット内の x 値と y 値に対応する、同じ長さの実数データ値のベクトルです。x の値は 0 以上でなければなりません。3 個以上のデータ点が必要です。
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x の値が負であるデータに対して指数適合を行うには、データを正の軸に移動する必要があります。x の値が負であるデータについて指数適合を行うと、虚数値の適合関数が生成されます。
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• vg (オプション) は、指数式のパラメータ A、b、および C の実数の推定値を含む 3 成分ベクトルです。expfit にこの引数を指定しない場合、vy の対数に直線を適合させることで推定値が求められます。