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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	変数名	I/O とデータ型	デフォルト値	説明
入力	iy	入力 XYRange	<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	入力/出力 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。
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 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。
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。
NLFitオブジェクトの初期化の方法	option	入力 int	0	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。

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。