nlbeginor


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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