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No.1ベストアンサー
- 回答日時:
データ系列を採る目的はそのデータからある特徴量を求めるためです。
理論式にすべてのデータ点が載ればフィッティングの必要はもちろんないのですが,必ず測定の誤差,理論の実験の違いなどから理論のカーブに載らないと思います。
そのときはフィッティングを通して,誤差の排除をおこない,ほしいパラメータの精度を上げます。
また理論式の無い場合についても,データには誤差が含まれており点をただ結ぶとデータの持っている意味に見通しが得られにくいのです。
そのために,適当な式でフィッティングをして見通しをよく,また法則性を明確にします。
フィッティングに用いる式としてはグラフ用紙の種類と同じで
一次関数,指数関数,対数関数などが良く使われます。
http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/~itls/Japanese/ …
を参考にしてください。
No.2
- 回答日時:
データから何らかの結論を引き出し、その結果を共有しようとする場合、個人のセンスや
直感などに頼るのは好ましくなく、誰が行っても同じ結論になる、というのでなければ、
科学的とは言えず、万人を説得できるものとはなりません。
フリーハンドでフィッティングカーブを描くのは、誰がやっても同じ結果になるとは
言えないでしょうが、フィッティングの方法が合理的なもので、妥当性が認められれば、
その結果は共有されることになるでしょう。
従って、合理的な理論式を導くことには、大きなメリットがあるのです。
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