ある測定データがあって、それにフィッティングをしたとします。
それによって出てきたパラメータがその誤差より小さい、つまり、
誤差がパラメータの値よりも大きい時はやはり、そのフィッティングは
良くないということなのでしょうか?

それと「フィッティング誤差」と言うとそれは、この「パラメータの誤差」
や「かい2乗」の事を言っているのでしょうか?

それともう一つ、かい2乗の値ってどれくらいまでならそのフィッティングは
良いと言えるんでしょうか?

質問ばかりで申し訳ありません。でもフィッティングってやったことなくて
ほとんど分からないんです。もしかしたら見当違いな質問をしてるかも
しれませんが、お許しください~。
これから色々勉強していきますが、今は訳あって急ぎなんです。
どうかよろしくお願いします。

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (2件)

私の使っている言葉と異なっているので.次の店をお知らせください。


1じ方程式又は1じ方程式に換算できる方程式を使った.あてはめですか。線形式ですか.非線型式ですか.

定義域の誤差も考えますか.値域だけの誤差を考えますか。
    • good
    • 0

初めまして,Gyopiと申します.


まず,頭の中を整理しましょうね.
パラメータというのは,フィッテイングに用いた関数の中で変動する
変数の部分ですね.フィッテイングに用いた関数が現象を明確に表す
関数であるならば,それらのパラメータにも意味があるのです.
例えば温度とか濃度とか・・・
要するに,それらのパラメータが他の実験によって求められるのであれば,
その実験値を求めておき,それらと比較します.
もし,妥当な結果が得られれば,『そのフィッテイングは合っている可能性
がある』という段階までいきます.つぎに注意しなければいけないのは,
フィッテイングというものの限界です.どのようなフィッテイングを使って
いるのかが解らないので何とも言えませんが,最小二乗法を使っている場合,
初期パラメータの近傍における最小値を探しているにすぎません.
だから,初期パラメータをいろいろと(実験値と矛盾がない領域で)動かして
フィッテイング処理を行う必要があります.これは局所解に落ちるていないか
を確認するためです.このとき,『かい二乗マップ』を作っておくと便利です.
ここまで来れば,合っているかなぁ?という段階まで来ます.

パラメータ誤差というのは,そのパラメータが採りうる範囲です.
それに対して,フィッテイング誤差というのは『かい二乗値』に対応するもの
です.

ちょっとは理解できましたか?
がんばってくださいね.
    • good
    • 0

このQ&Aに関連する人気のQ&A

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Q実験の誤差について

誤差は主に系統誤差と偶然誤差に分けられますが、最終結果においては
普通これらの誤差をどのように扱うのでしょうか?

系統誤差と偶然誤差をそれぞれ算出した後、
・値が大きい方の誤差を最終的な「誤差」とする
・二つの誤差を足し合わせて最終結果としての「誤差」とする
・いずれも実験値の最終的な「誤差」として議論する
 (特に二つを足したり引いたりするわけでもなく、「統計誤差」「偶然誤差」を
  どちらも最終的な「誤差」として取り扱っていく)
のどれが一般的に行われてることなのでしょうか。それとも、また別の扱い方が
されているのでしょうか。

回答よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

この Wikipedia の記事に貼ってある画像がわかりやすいでしょう。

正確度と精度 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E7%A2%BA%E5%BA%A6%E3%81%A8%E7%B2%BE%E5%BA%A6

つまり、そもそも的の中心から外れた方向に向いている、というのが「系統誤差」(正確度・確度)、

狙いは定まっているけれども、毎回同じところに飛んでいかない、というのが「偶然誤差」(精度)、

というわけです。

系統誤差の存在は、「そもそも基準はどこか?」というのがわかっていないと、絶対的数値が求まりません。ですから、測定値では、基準物の測定結果が無い限りは、どれだけが系統誤差でどれだけが偶然誤差なのか、という分離ができないのです。

Q原子は他の原子から電子を取ったり放出したりしますが、それによって原子そのものの性質は、どの様に変わる

原子は他の原子から電子を取ったり放出したりしますが、それによって原子そのものの性質は、どの様に変わるのですか?

Aベストアンサー

追加ですが中性子星の事です。

Q食酢の中和滴定 誤差 教えてください

10倍希釈試料中の酸濃度の相対誤差を4.0%(二次標準液の誤差1.9%、ホールピペットの誤差0.2%、ビュレットの誤差1.9%)と求めました。原液中の相対誤差はどのようにして求めればよいかを教えてください。

Aベストアンサー

回答が遅くなりまして失礼いたしました。
補足ありがとうございます。

>|ΔX/X|が相対誤差である。

では、測定値Xと誤差ΔXの値はいくつですか?
実験したのであれば、それぞれの値が分かっているはずですね。

もし、それが分からないのであれば、何か勘違いがあるか、見落としている点があるということです。

測定値というのは実際に測定した値ですから、実験したのであれば、必ず測定値が分かっているはずです。もし、それが分からないようであれば、そもそも実験をちゃんとやっていないということになります。

次に誤差ですが、最初から誤差の値は分かりません。ですから誤差の値を求める実験・測定をしているはずです。もし、そうした測定をしていなければ、例えば、実験の各段階で、誤差をいくつであると仮定しているとか、何か誤差の値を求めるための条件があるはずです。

ですので、まずは、以上のことをきちんと整理して下さい。

Q統計的に有意差が無いならそれは誤差でしかないですか

ある2群をt検定したところ、2群に有意差はなく、同じような値であると判断されました
私としては「2群に有意差があり片方の群の方が値が小さい」という結果が欲しかったです。
実際片方の群の方が若干値が小さかったので、有意差が出てくれれば良かったのですが出ませんでした。
そこで質問なのですが、有意差が出なければこの2群の差は誤差でしかないのでしょうか?
どうしてもこの2群に差があるという話で論文を書きたいのですが、やはり有意差が無ければダメでしょうか?
実験の精度を上げればもっと値に差が出るかもしれませんがこれ以上上げることが出来ません

Aベストアンサー

 t検定で有意差が出なかった。有意差が出なかったからと言って「それは誤差でしかない」という結論にはなりません。単に、帰無仮説「両群は同じ」を棄却できず、従って「これだけじゃ何も言えない」というのが検定の結果です。だから、これで堂々と論文書けばいいんです。

 ただし考察として、
(1) フツーに考えれば両群にもっとはっきり違いが出そうなものなのに、驚いた事にこれだけしっかり実験したのに違いが検出できなかった。これだって重要な結論です。(有名な、マイケルソン・モーレーの光速の測定実験はまさにこれです。)となると、
(1a) 実験のやり方・測定方法に何か問題があったんじゃないだろうか。この点をしっかり議論して、もしアナが見つからないのであれば、
(1b)実験はきっちりできていたのに、予想された違いが検出できなかった。ということは、「フツーの考え」(従来信じられている理論)やその適用条件にどこか誤り・見落としがあるのかもしれない。どんな誤りがありそうか。また、それを検証するには今後どんな実験をやればいいか、という議論ができます。大発見に繋がる可能性があるんです。

(2) もっとノイズを少なくする方法はないか、あるいは、もっと事の本質を旨く測る方法はないか、という議論もできます。もちろん、単に「もっとサンプル数を増やせば差が検出できそうだ」ということも考えられます。(今回の結果で得られたp値から、「差が検出できるためには、どのくらいのサンプル数が必要か」を見積もることができるでしょう。)この方向は、(1)に比べて旧守的でセコい話ではありますが。

 ところで、「差が検出できるまで実験を続ける」ということをやったとすると、どうでしょうか。両群に本当に差がない場合でも、ノイズのゆらぎのせいで、実験はいつか必ず終わるんです。そして、実験が終わった時には必ず「(わずかながら)差が検出できた」という結論になる。というわけで、結論は最初から決まっている。ならば、実験をやる意味なんかそもそもなかったことになる。これは「検定」という方法論が持つ弱点のひとつなんです。
 このドツボに嵌らないためには、「両群の差について、理論的な予測値と実験結果とを比較して、その理論が成立っていると言えるかどうかを検証する」という観点が不可欠なんです。

 t検定で有意差が出なかった。有意差が出なかったからと言って「それは誤差でしかない」という結論にはなりません。単に、帰無仮説「両群は同じ」を棄却できず、従って「これだけじゃ何も言えない」というのが検定の結果です。だから、これで堂々と論文書けばいいんです。

 ただし考察として、
(1) フツーに考えれば両群にもっとはっきり違いが出そうなものなのに、驚いた事にこれだけしっかり実験したのに違いが検出できなかった。これだって重要な結論です。(有名な、マイケルソン・モーレーの光速の測定実...続きを読む

Q測量の誤差全般について

標記の件について、ネットや参考書を読んでいるのですが、
恥ずかしながら今ひとつ理解できません。
すみませんが、御教示頂きたく宜しくお願い致します。

質問1
「確率誤差」とは50%の確率で生じる誤差の範囲とすると、「平均2乗誤差」も何%で生じる誤差の範囲とかで定義されるのでしょうか?(「平均2乗誤差」がイメージできなくて悩んでおります。)
 また、「平均2乗誤差」が「ガウスの誤差曲線」にどう関係するか合わせて御教示お願いします。
 

質問2
「確率誤差」は、下式の様に「標準偏差」や「平均2乗誤差」を使ってを求める様ですが、
それぞれ違った値で導かれた結果をどう理解して使い分けたらようのでしょうか?


ε=0.6745×標準偏差
ε=0.6745×平均2乗誤差

Aベストアンサー

ANo.2です。ANo.3の補足の質問にお答えします。

>誤差曲線は以下のような理解でよろしいでしょうか?

前回の文献の用語に従えば、そのとおりだと思います。

蛇足ですが、「確率誤差」や「平均2乗誤差」の大きさは、矢印の、中心線から左側部分(あるいは右側部分)の長さに一致します。

Q容量分析での偶然誤差と系統誤差について教えてください。

容量分析における偶然誤差と系統誤差が発生する原因を教えてください。

Aベストアンサー

環境計量士関連のにっかんきょうの本のどこかに書いてあったかと思います。にっかんきょうの本を見つけてください。

Qランダム誤差と系統誤差

ランダム誤差→極限的に正規分布に従うようなランダムな誤差
系統誤差→「真の値」にたいして系統的にずれて観測されるランダムでない誤差

として、普通のものさしなどの公差や、読み取り誤差、また、電流計の公差はどちらにあたるでしょうか?

Aベストアンサー

#5お礼欄に関して
>A.「極限的に正規分布に従うようなランダムな誤差」
>B.「多数測定で誤差を低減できる」
>というのが全く同じことのように感じるということです。
多分同じことを別の表現で表しているのだと思います。

で、(1),(2)に関して、(2)は必ずしも成立しないような。(中心極限定理って、母集団の分布が正規分布である必要はなかったかと)

測定誤差に関しては、
a)真値がAの事象があって、
b)これを無限回測定したと仮定すると、測定結果は、平均値A'、分散σ2の集団になる。
c)有限回の測定は、b)を母集団として、そこから有限個抽出する操作に該当。
d)c)の平均値はb)の平均値A'に収束し、分散はσ2/N(中心極限定理)の正規分布に収束する

統計処理はc)からb)を推定する処理で、A'とAの差異(これが系統誤差になるかと)は検出できないように思います。

Q実験により求めた値の名称

質問させていただきます。

複数回の実験結果によって最終的に決定した値をどのような名称で記述したらよいのでしょか?

「決定値」や「設定値」じゃおかしいですよね?

Aベストアンサー

測定値
計測値
ですかね。

Q平均誤差について

物理学の講義で判らなかったことですが、内容が数学的だったので、こちらで質問させてください。

平均誤差と確率誤差の違いが判りません。
講義で、平均誤差と確率誤差、最小二乗法、誤差の伝播の法則などを同時に教えられたので混乱しているのだと思います。
その時にとったノートは、とにかく黒板を写しただけになってしまい、何がどのことなのか判らなくなっています。
平均誤差・確率誤差を教えていただければ幸いです。
最小二乗法はなんとなく判ったので、誤差の伝播の法則はもう少し頑張ってみようと思います。

判りにくい質問文で申し訳ありませんが、よろしくお願いします。

Aベストアンサー

平均誤差eは、誤差の絶対値の平均値であり、式で示せば
e=Σ(i=1→n)|[各測定値]i-[平均値]|/n
これは概念としては単純なのですが、計算が難しく、物理に限らず一般に統計では、あまり用いられません。

そこで登場するのが確率誤差になります。

確率誤差というのは、その誤差を超えるものが全体の50%、誤差以内が50%という境界を定義する誤差で、標準偏差のの0.674倍です。
標準偏差をσ(シグマ)、標準誤差をεと表記します。
ε = 0.674σ
標準偏差σは分散Vの平方根です。
σ=√V
V=Σ(i=1→n)([各測定値]i-[平均値])^2 /n

標準偏差は非常によく用いられる概念なので、覚えること必須です。
エクセルの基本関数の一つでもあります。
(stdなんちゃら関数です)

学力試験の統計結果で「偏差値」が用いられますが、じつは、それは、平均値を50、標準偏差が10になるように統計処理したものなんです。
ですから、偏差値で言うと、50±6.74の範囲にいる受験者が全体の50%とということになります。
56.74以上の偏差値でしたら、4人に1人の優秀者ということですね。

ちなみに、50±10、すなわち、平均値±標準偏差の範囲には、全体の約68.3%が入ります。
偏差値60以上の人は、全体の15.8%になります。

平均誤差eは、誤差の絶対値の平均値であり、式で示せば
e=Σ(i=1→n)|[各測定値]i-[平均値]|/n
これは概念としては単純なのですが、計算が難しく、物理に限らず一般に統計では、あまり用いられません。

そこで登場するのが確率誤差になります。

確率誤差というのは、その誤差を超えるものが全体の50%、誤差以内が50%という境界を定義する誤差で、標準偏差のの0.674倍です。
標準偏差をσ(シグマ)、標準誤差をεと表記します。
ε = 0.674σ
標準偏差σは分散Vの平方根です。
σ=√V
...続きを読む

Q1リューベってどれくらい?それより、どういう単位なんでしょうか?

こんにちは。
廃棄業者の人が
「1リューベ~円です」といったそうなのですが(私は伝え聞いたので)
どういう単位なのかわかりません。
1リューベはいったいどのくらい?
長さ?質量?
もしかしてすごく当たり前の事かも知れないんですが、わからなくて。
ちょっと恥ずかしいですが質問です。
よろしくおねがいします。

Aベストアンサー

リューベ(立米)は1立方メートルで、体積です。
産業廃棄物などは積み上げた場合物と物の間に隙間が出来ます。

どのような廃棄物か分かりませんが、体積で価格を出すとすれば汚泥、細かい
廃棄物かと思います。これでしたら体積で価格を出しても納得いきますが

金属のスクラップや木材等では体積ですと物の空間が多くなるので質量(目方)
による価格の方が妥当かと思います。


人気Q&Aランキング

おすすめ情報