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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。

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。
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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.
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