データのフィッティングについて

ある一連のデータ系列が得られたとき、理論式でフィッティングすることがよくあります。データ点を線分で結ぶのではなく、フィッティングしてグラフを書くことのメリットは何でしょうか？また、理論式がない場合は、どのような式が一般的にフィッティングに使われるのでしょうか？この場合は、フィッティングせずにデータ点を折れ線で結ぶだけでよいのでしょうか？

No.2 回答者： noname#57316 回答日時： 2007/11/19 23:17

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。

この回答へのお礼

回答ありがとうございました。適切な式でフィッティングすることが必要ですよね。

お礼日時：2007/12/04 06:51

No.1 ベストアンサー 回答者： chiezo2005 回答日時： 2007/11/19 20:58

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。

この回答へのお礼

回答ありがとうございました。フィッティングは、データから法則性を抽出することが目的なんですね。

お礼日時：2007/12/04 06:49