A 回答 (4件)
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No.4
- 回答日時:
ご質問からははっきりわかりませんが、ま、電圧が正確にわかっていて、その時の電流を測ったのだとしましょう。
第k回目の測定の際の電圧がv[k]、測定結果として電流がi[k]だったとします(k=1,2,…,K)。そのときの測定誤差をε[k]として
i[k] = v[k]/R + ε[k]
というモデルからRを計算する話ですね。
ここで、「ε[k]を確率変数だと思った時の分布」がi[k]とどんな関係にあるか、というところがポイントになります。(たとえば電流の大きさに合わせて計器のレンジを切り替えた、ということがあると、切り替えによってε[k]の分布の幅が変化しますね。)
ま、ここでは ε[k]の分布はkやi[k]とは無関係(独立)だったとして、かつ、どのkについても|ε[k]/i[k]|≪1だったとして、話を進めましょう。そういう仮定の下では
E = Σ(ε[k]^2) (Σはk=1,2,…,Kに関する総和。以下同様)
を最小にするRを求める最小二乗法を考えればいいでしょう。すなわち
∂E/∂R = 0
となるRを求める。実際に微分してみれば
2Σ((i[k] - v[k]/R)v[k]/(R^2)) = 0
となって
R = Σ(v[k]^2) / Σ(i[k]v[k])
と解け、Rが計算できます。(Rに及ぼす測定誤差の影響は、v[k]が大きいほど小さくなるわけです。また、このRは「(v[k]/i[k])のkに関する平均値」とは一致しません。)
次に、ε[k]の分散の推定値σ^2を、このRを使って
σ^2 =(Σ(i[k] - v[k]/R)^2)/(K-1)
と計算すると、以下のようにしてRの誤差ΔRが評価できます。すなわち(R-ΔR)が「真値」だとすると
∂R/∂ε[h] = ∂R/∂i[h] = -v[h] Σ(v[k]^2) / (Σ(i[k]v[k]))^2
であり、|ε[k]/i[k]|≪1なので「正規分布の重み付きの和」を考えれば
((ΔRの分散)の期待値) ≒ (σ^2) Σ((∂R/∂ε[h])^2) (Σはh=1,2,…,Kに関する総和)
No.3
- 回答日時:
企業でSQCを推進する立場にある者です。
x軸を電圧、y軸を電流というグラフでかまいません。抵抗値はその回帰係数(傾き)の逆数です。
たぶん、安定化電源で電圧を振りながら印加し、そのときの電流を観測しているのでしょう。その場合、x軸、y軸を逆にしてはいけません。回帰はy軸方向にばらつきを持つという「決まり」があります。x軸が観測条件、y軸が誤差を伴う観測値です。
切片は常に0です。Excelでもその指定ができます。
さらに、
もし誤差が観測条件xによらず一定なら、等分散仮定となり、原点比例回帰の回帰係数βは、Sxy/Sxxになります。Sの記号は偏差平方和です。
もし、誤差がxに比例して大きくなっていくのであれば、CV(変動係数)一定仮定となり、原点比例回帰の回帰係数βは、1/n・Σ(yi/xi)になります。各観測のy/xの平均です。
もし、誤差が√xに比例して大きくなっていくのであれば、ポアソンモデルとなり、原点比例回帰の回帰係数βは、Σyi/Σxiになります。総和分の総和です。
抵抗値は、一般にCV一定です。つまりプラスマイナス何%という誤差です。このような物理モデルに合った回帰係数を用いることが肝要です。
なお、Excelでは等分散仮定しか求めることができません。
No.2
- 回答日時:
>これらを使って抵抗の抵抗値を求められるのですか?
そのままでは求まりませんね。
オームの法則は
E = IR
ですから、「切片b」は存在しません。
単純な最小二乗法ではなく、「原点を通る直線」を最小二乗法で求めないといけませんね。
そうすれば、そのプロットから得られた傾きが「a」なら
R= 1/a
です。
プロットが「x軸を電圧、y軸を電流」にしているので、
I = (1/R)E
のグラフを書いていることになるからです。
きちんと、目的とする「意味」を持った「目的関数」を設定して最小二乗法を使わないといけません。
No.1
- 回答日時:
そんな面倒くさいことをしなくても、
電圧/電流=抵抗 それ以上でも以下でもありません。
測定誤差を補正したいだけとかでないのですか?
さらに別のパラメータ(温度とか)があるなら別ですが。
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