funcRank

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解析:フィット:モデルのランク付け

概要

複数のフィッティング関数をフィットしてランク付けします

追加の情報

必要なOriginのバージョン: 9.1 SR0以降

これはOrigin Proのみの機能です。


コマンドラインでの使用法

1.funcRank funsel.category:=Exponential funsel.funclist:={20, 21, 22, 23, 24, 25} adjrsq:=1 ssr:=1 rcs:=1 stat:=1;// アクティブデータをExponentialカテゴリーから選択した関数でフィット

変数

表示
変数
I/O

データ型
デフォルト
説明
入力データ形式 form

入力

int

0
入力データ形式を指定
  • 0: XYデータ
  • 1: XYZデータ
入力データ data

入力

XYRange

<active>
入力データ範囲。入力データ形式がXYデータの場合、編集ボックスの右にある、三角形のボタンをクリックし、X、Y、Yエラーの列を選択できます。 また、Y列のみ選択すれば、このXファンクションが自動的にXを検索します。
入力データ iz

入力

XYZRange

<active>
入力データ範囲。入力データ形式がXYZデータの場合、編集ボックスの右にある、三角形のボタンをクリックし、X、Y、Zの列を選択できます。 また、Z列のみ選択すれば、このXファンクションが自動的にX、Yを検索します。
関数選択 funsel

入力

TreeNode

<unassigned>
特定のカテゴリの中で関数を選択します。ツリー変数 funsel.categoryを使用してカテゴリーを選択し、funsel.funclistを使用してこのカテゴリー内のどの関数を使用するのか指定します。詳細についてはコマンドラインでの使用法を確認してください。
  • カテゴリと関数の両方がフィット関数オーガナイザにリストされます(ツール: フィット関数オーガナイザ)。
  • 与えられたカテゴリ内で、関数がアルファベット順でソートされ、上から順に対応した番号が0から割り当てられます(例えば、Exponentialカテゴリでは、Asymptotic1 = 0、BoxLucas1=1のようになります)。
反復回数の最大数 iter

入力

int

100
実行する最大反復数を指定します。
補正R二乗 adjrsq

入力

int

0
チェックするとレポートシートに補正R二乗値を出力します。
残差平方和 ssr

入力

int

0
チェックするとレポートシートに残差平方和を出力します。
自由度あたりのカイ二乗 rcs

入力

int

0
チェックするとレポートシートに自由度あたりのカイ二乗値を出力します。
フィット結果を列に出力 stat

入力

int

0
この項目にチェックするとフィット処理の詳細レポートを返します。これは、処理失敗場合の理由を決定するのに役立ちます。
レポートデータ rdRes

出力

ReportData

[<入力>]<新規>
データを保存した結果ワークシートです。レポートシート左上角の錠前アイコンをクリックし、パラメータの変更を選択すると簡単に再計算できます。

説明

1つのデータセットのためにフィットを実行し、特定のカテゴリ内の複数の関数をランク付けできます。

フィットの良さ(適合度)

  • AIC
    非線形曲線フィットのための推奨基準です。AIC値が小さいモデルがより良い傾向にあります。
  • BIC
    非線形曲線フィットのための推奨基準です。BIC値が小さいモデルがより良い傾向にあります。
  • 補正R二乗
    補正R二乗値が小さいモデルがより良い傾向にあります。しかし、補正R二乗は、非線形曲線モデルではなく線形または 重回帰モデルの推奨基準であることに注意してください。
  • 残差平方和
    回帰モデルに独立変数が2つある場合は、残差平方和が小さい方が正しい可能性が高くなります。
  • 自由度あたりカイ二乗
    このFAQページでこの基準について説明しています。

サンプル

  1. 空のワークブックを作成し、データ:ファイルからインポート:単一ASCIIを選択して<Origin 実行フォルダ>\Samples\Curve Fitting内にあるExponential Decay.datファイルをインポートします。
  2. A列とB列を選択し、解析:フィットモデルのランク付けと操作して funcRank ダイアログを開きます。
  3. カテゴリExponentialを選択し、関数リストの中でExpDec1, ExpDec2, ExpDec3, ExpDecay1, ExpDecay2, ExpDecay3を選択します(Ctrlキーを押しながらクリックして複数選択します)。
  4. フィット結果オプションのブランチでは4つすべてのチェックボックスにチェックをつけ、OKをクリックして結果を生成します。
  5. 選択した全ての関数に対してRankResults1では結果の比較とランク付けを見る事ができます。

関連 X ファンクション

fitcmpmodel


キーワード:モデルの比較