一般線形フィット

共分散セレクタでは、VIが共分散行列を計算するかどうかを示します。

Yは、観測されたデータセットYです。Yの要素数は、Hの行数と等しくなければなりません。

Hは、データセット (X, Y) の近似に使用する式を表す行列です。H_ij は、X_i の関数値です。

加重は、観測値Yの加重の配列です。加重のサイズは Yと同じである必要があります。加重に何も配線されていない場合、このVIは加重のすべての要素を 1に設定します。

許容範囲は、最小絶対残差または二重平方メソッドを使用する場合の係数の反復調整を停止するタイミングを決定します。最小絶対残差法を使用すると、2つの連続する反復の多項式フィットの加重平均誤差の相対差が許容範囲より小さい場合に結果の多項式係数が返されます。二重平方メソッドを使用すると、2つの連続する反復の多項式係数の相対差が許容範囲より小さい場合、結果の多項式係数が返されます。

方法には、フィッティングの方法を指定します。

アルゴリズムは、このVIで最良フィットの計算に使用するアルゴリズムを指定します。行列の階HのSVDアルゴリズムは、Hの階数に問題があるか、完全な階数がなく、他のアルゴリズムが失敗した場合にのみ使用されます。

最良フィットは、係数を使用して計算した近似データです。

係数は、カイ二乗を最小化する係数のセットです。

共分散は、k x kの要素を含む共分散Cの行列です。

方法が二重平方である場合、加重出力は一般線形フィットの実際の加重を返します。方法が最小二乗または最小絶対残差の場合、加重出力は加重で入力された値を返します。

エラーは、VIからのエラーまたは警告を返します。エラーは「エラーコードからエラークラスタ」VIに配線して、エラーコードまたは警告をエラークラスタに変換できます。

残差は、近似モデルの加重平均誤差を返します。メソッドが最小絶対残差の場合、残差は加重平均の絶対誤差です。それ以外の場合は、残差は、加重平均二乗誤差です。