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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
非線形陰関数カーブフィッティングセッションを開始し、複数の変数(>=3)を持つ関数で動作します。
追加の情報
必要なOriginのバージョン: 2022以降(Pro版のみ)
自動GetNダイアログとして設計されていません。
コマンドラインでの使用法
nlbeginor irng:=(1,2,3) func:=Ellipsoid; //ユーザー定義関数を使用して列1から3のデータをYとしてフィットするように初期化
nlbeginor irng:=(1,2,3) theme:=MyTheme; //保存されたテーマファイルでYとして列1から3のデータにフィットするように初期化
Xファンクションの実行オプション
スクリプトからXファンクションにアクセスする場合、追加のオプションスイッチについてのページを参照してください。
変数
表示
名 |
変数
名 |
I/O
と
データ型 |
デフォルト
値 |
説明 |
入力 |
irng |
入力
Range
|
<active>
|
フィットするデータ |
フィット関数名 |
func |
入力
string
|
<unassigned>
|
データをフィットするのに使用するフィット関数 |
NLFitツリー |
nltree |
Input/Output
TreeNode
|
nlt
|
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。 |
フィットモード |
mode |
入力
int
|
0
|
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
- データセットをグローバルにフィットします。 このモードは、1つのモデルを共有パラメータを持つ複数のデータセットにフィットさせる場合に使用します。
- cons:独立フィット-統合レポート
- データセットを個別にフィットします。このモードは、共有パラメーターを使用せずに1つのモデルを複数のデータセットにフィットさせ、統合レポートを作成する場合に使用します。
|
ダイアログテーマ |
theme |
入力
string
|
<optional>
|
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。 |
パラメータの表記 |
pnotation |
入力
int
|
0
|
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。
|
パラメータ初期化 |
init |
入力
int
|
0
|
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
- フィット関数のFDFファイルに従って、パラメータの初期化を有効にするかどうかを自動的に決定します。
- enable:有効
- パラメータ初期化を行います。
- disable:無効
- パラメータ初期化を行いません。
|
グローバル重み付け法 |
weight |
入力
int
|
-1
|
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
- 重み付けしません。
- 1=ins:I機械的 (=1/ei^2)
- 機械的重み付けを使用します。
- 2=Stat:toukei統計 (=1/yi)
- 統計重み付けを使用します。
|
NLFitオブジェクトの初期化方法 |
option |
入力
int
|
0
|
オプションリスト:
- init_all:全パラメータを初期化
- 全てのパラメータを初期化して、そのパラメータを使用してフィットします。
- change_data:データ変更のみ
- 以前の設定を保持し、データセットのみを変更してから、新しいデータセットのフィットを行います。
|
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\Ellipsoid.dat";
newbook;
impasc fname:=fn$;
nlbeginor irng:=(1,2,3) func:=Ellipsoid; // この関数はユーザ定義関数
nlfit;
nlend 1 1;
nlbeginor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。
関連するXファンクション
nlbegin nlfit nlend nlpara nlbegino
キーワード:回帰, NLFit
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