2018-04-02から1日間の記事一覧

最小二乗法 / N 次函数近似 / 擬似逆行列による計算法 / TI-Nspire

参考: 安川章, 「できる人が使っている最小二乗法の一発フィット」,『Interface(インターフェース) 2017年 08 月号』CQ出版, p.143 差の 2 乗や偏微分の計算などはせずに参考記事に従って擬似逆行列を使って計算してみる。 何かを測定して次のデータ対が得ら…

最小二乗法 / N 次函数近似 / Wolfram, Fit[]

Wolfram の場合は Fit[] 函数で近似多項式が求まる。 構文: Fit[{{x1, y1}, {x2, y2}, ......, {xn, yn}}, {x^0, x^1, ......, x^n }, x] 返値: 多項式 xList = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; yList = {3,5,4,2,6,7,9,7,6,4}; order = 5; xyList = Transpose[{xLi…

最小二乗法 / N 次函数近似 / Excel, [近似曲線の追加]

Excel の場合は、まず散布図を描いてから、グラフ上のどれか要素を右クリックし、[近似曲線の追加]、[多項式近似] の順に選択し、[次数] ボックスで次数を指定すれば多項式近似曲線が描かれる。[グラフに数式を表示する] チェックボックスをオンにすると数式…

最小二乗法 / N 次函数近似 / numpy.polyfit()

Python の場合は numpy.polyfit() を使えば簡単に近似多項式が求まる。 構文: numpy.polyfit([x 軸の点列], [y 軸の点列], 次数) 返値: N 次 ~ 0 次の順番に係数の並んだリスト import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sympy as sym x …