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解析: フィット:非線形陰関数カーブフィット
概要
非線形陰関数曲線フィッティングセッションを開始します
追加の情報
必要なOriginのバージョン: 9.0 SR0以降(Pro版のみ)
Xファンクションは Auto GetNダイアログ用にデザインされていません。
コマンドラインでの使用法
- nlbegino iy:=1 func:=ellipse; //楕円関数を使ってアクティブプロットのフィットを初期化
- nlbegino iy:=(1,2) func:=circle nltree:=mytree;//円関数を使用して、列1をX、列2をYとしてデータがフィットするように初期化
- nlbegino iy:=(1,2,3,4) func:=hyperbola weight:=1;//列1をX、列2をY、列3をYエラー、列4をXエラーとし、ユーザー定義関数 "hypobola"を使用してデータを近似するように初期化します。あらかじめユーザ定義関数を作成しimplicitカテゴリに保存する必要があります。
変数
表示 名
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変数 名
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I/O と データ型
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デフォルト 値
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説明
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入力
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iy
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入力
XYRange
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<active>
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フィットするデータ
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フィット関数名
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func
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入力
string
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<unassigned>
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データをフィットするのに使用するフィット関数
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NLFitツリー
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nltree
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入力/出力
TreeNode
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nlt
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パラメータ値、標準誤差などのフィッティングの情報を含むツリーです。
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フィットモード
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mode
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入力
int
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0
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入力データをフィットする時の扱い方です。
オプションリスト:
- auto:自動
- 入力データセットはモデルを使ってフィットされます。
- concat:連結フィット
- すべての入力データセットは、連結され、1つの曲線としてフィットされます。
- global:グローバルフィット
- すべてのデータセットがグローバルにフィットされます。 このモードは、1つのモデルで、パラメータを共有して複数データセットをフィットする時に使用します。
- cons:独立フィット - 統合レポート
- すべてのデータセットは個別にフィットされます。このモードは、1つの関数モデルを使用して、パラメータを共有せずに複数データセットをフィットし、統合レポートを作成する時に使用します。
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ダイアログテーマ
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theme
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入力
string
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<optional>
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ユーザがよく使用する設定を保存するために使うテーマです。
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パラメータの表記
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pnotation
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入力
int
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0
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出力ツリーでのパラメータの表記
オプションリスト:
- para:パラメータ名
- 表記法としてパラメータの名前を使います。
- abbr:省略名
- 表記法としてパラメータの省略名を使います。
- both:両方
- パラメータ名と省略名の両方を表記法として使用します。
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パラメータ初期化
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init
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入力
int
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0
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パラメータ初期化のステータスを指定します。
オプションリスト:
- auto:自動
- Originは自動的にパラメータの初期化をフィット関数のFDFファイルに則って実行するかどうか指定します。
- enable:有効にする
- パラメータの初期化を有効にします。
- disable:無効にする
- パラメータの初期化を無効にします。
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グローバル重み付け法
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weight
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入力
int
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-1
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オプションリスト
- -1: 自動
- エラーデータが一緒に選択されている場合、重み付けは機械的です。
- 0=none:重み付けなし
- 重み付けは特に使用されていません。
- 1=ins:I機械的 (=1/ei^2)
- 機械的に重み付けを行う方法を使用します。
- 2=Stat:toukei統計 (=1/yi)
- 統計的に重み付けを行う方法を使用します。
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NLFitオブジェクトの初期化の方法
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option
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入力
int
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0
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オプションリスト
- init_all:全てのパラメーを初期化
- 全てのパラメータを初期化してそのパラメータでフィットを実行します。
- change_data:データのみ変更
- 以前の設定を維持し、データセットのみを変更して新しいデータセットでフィットを実行します。
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説明
非線形陰関数カーブフィットのセッションを開始します。この時、オプション設定とパラメータの初期化も行います。
nltreeはツリーノードの変数で、数多くのフィット設定やフィット結果例えば、パラメータ値や標準誤差などを読み解く際、に使用できます。
詳細は、このページ をご覧下さい。
このXファンクションでは、フィット関数オーガナイザーのImplicitカテゴリにあるフィット関数のみ使用できます。
アルゴリズム
非線形陰関数フィッティングは直交距離回帰(ODR)反復アルゴリズムを使用します。
参考文献
"J. W. Zwolak, P.T.Boggs, and L.T.Watson, ``Algorithm 869: ODRPACK95: A weighted orthogonal distance regression code with bound constraints, ACM Transactions on Mathematical Software Vol. 33, Issue 4, August 2007."
サンプル
この例では、陰関数の楕円関数をXYエラー付きでフィットします。
string fn$=system.path.program$ + "Samples\Curve Fitting\ellipse.dat";//データ準備
newbook;
impasc fname:=fn$;//新しいワークブックにデータをインポート
nlbegino iy:=(1,2,4,3) func:=Ellipse weight:=1;//列4にYエラー、列3にXエラーとしてXY機械的エラーの陰関数フィッティングを開始
nlfit;
nlend 1 1;
nlbeginoでのパラメータ制御についてはnlbeginと同様で、詳細はこのサンプルを参照してください。
関連 X ファンクション
nlbegin nlfit nlend nlpara
キーワード:回帰, NLFit
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