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例: モデル関数をデータに適合させる
線形関数、2 次関数、または指数関数によるデータのモデル化の適合具合を調べます。
1. データセットを定義します。
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2. 列 0 と列 1 を別々のベクトルに抽出します。
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線形適合
1. intercept関数と slope関数を使用して、切片と傾きの値を取得します。
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2. 線形適合関数 LF および XY をプロットします。
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2 次適合
1. 多項式次数を設定します。
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2. polyfit関数を使用して、適合関数を計算します。
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以前のバージョンのこの例では、廃止された regress 関数を使用して、係数の行列を取得し、この行列を interp 関数に渡して適合関数を取得していました。
廃止された regress 関数の代わりに推奨される polyfit 関数は、適合関数を返すので、 interp関数を使用する必要はなくなりました。
試しに、下のプロットのように、多項式次数の値を変更して適合関数に与える影響を確認してください。
3. 2 次適合関数 QF をプロットします。
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指数適合
指数適合関数は次の式によって表されます。
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1. パラメータ abc に推定値を指定します。
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2. 推定値ベクトルを定義します。
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3. expfit関数を使用して、指数曲線の 3 つの係数を計算します。
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4. 指数適合関数 EF をプロットします。
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5. 3 つのプロットで、各適合モデルによるデータの適合具合を確認します。
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