最小二乗法、最小絶対残差法、または二重平方法を使用してデータセット(X, Y)の対数フィットを返します。


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入力/出力

  • cdbl.png 底 —

    底は対数の底を指定します。デフォルトはeまたは自然対数です。

  • c1ddbl.png Y —

    Yは、従属値の配列です。Yの長さは、不明パラメータの数以上である必要があります。

  • c1ddbl.png X —

    Xは、独立値の配列です。XはYと同じサイズでなければなりません。

  • c1ddbl.png 加重 —

    加重は、観測 (X, Y) の加重の配列です。加重のサイズはYと同じサイズである必要があります。加重の入力に何も配線しない場合、VIは加重のすべての要素を1に設定します。 加重の要素が0より小さい場合、VIは要素の絶対値を使用します。

  • cdbl.png 許容範囲 —

    許容範囲は、振幅とスケールの反復調整を停止するタイミングを決定します。最小二乗法と最小絶対残差法では、2つの連続する反復の残差の相対差が許容範囲より小さい場合、結果の残差が返されます。二重平方法の場合、連続した2回の反復で振幅とスケールの相対差が許容範囲より小さい場合、このVIは結果の振幅とスケールを返します。 許容範囲が 0 以下の場合、このVIは許容範囲を 0.0001 に設定します。

  • cu16.png 方法 —

    メソッドはフィッティングのメソッドを指定します。

    0最小二乗 (デフォルト)
    1最小絶対残差
    2二重平方
  • cnclst.png パラメータ境界 —

    パラメータ境界は、振幅とスケールの上下の境界です。パラメータとして指定したい特定の値がわかっている場合は、その値をパラメータの最大と最小の両方に設定することができます。

  • cdbl.png amp最小 —

    amp最小には、振幅の下限を指定します。デフォルト値は「-Inf」で、振幅に下限を設けないことを意味します。

  • cdbl.png amp最大 —

    amp最大には、振幅の上限を指定します。デフォルトは「Inf」で、振幅に上限を設けないことを意味します。

  • cdbl.png スケール最小 —

    スケール最小には、スケールの下限を指定します。デフォルトは「-Inf」で、スケールに下限を設けないことを意味します。

  • cdbl.png スケール最大 —

    スケール最大には、スケールの上限を指定します。デフォルトは「Inf」で、スケールに上限を設けないことを意味します。

  • i1ddbl.png 最良対数フィット —

    最良対数フィットは、近似モデルのy値を返します。

  • idbl.png 振幅 —

    振幅は、近似モデルの振幅を返します。

  • idbl.png スケール —

    スケールは、近似モデルのスケールを返します。

  • ii32.png エラー —

    エラーは、VIからのエラーや警告を返します。エラーをエラーコードからエラークラスタVIに配線して、エラーコードをエラークラスタに変換します。

  • idbl.png 残差 —

    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。

    • このVIでは、反復的な一般最小二乗法とレーベンバーグ・マルカート法を使用して、データを以下の式で表される一般的形式の対数関数にフィットさせます。

    f = alogc(bx)

    x は入力シーケンスX、c はベース、a は振幅、およびb はスケールです。このVIは、観測値(X、Y)に最良フィットのaとbの値を検出します。

    以下の式は、対数フィットアルゴリズムの結果の対数関数を示します。

    y[i] = alogc(bx[i])

    ノイズYがガウス分布の場合、最小二乗法を使用します。以下の図は、この方法を使用した対数フィットの結果を示します。

    最小二乗法を使用する場合、このVIは以下の公式に従って残差を最小にすることによって、対数モデルの振幅およびスケールを計算します。

    ここで、N はYの長さ、wi は加重の i番目の要素、fi は最良対数フィットの i番目の要素、および yi はYの i番目の要素です。

    最小絶対残差法および二重平方法は、確実性の高いフィッティング方法です。観測値に外れ値が存在する場合、これらの方法を使用します。以下の図は、最小二乗法、最小絶対残差法、二重平方法のフィット結果を比較します。ほとんどの場合、二重平方法は最小絶対残差法ほど外れ値による影響を受けません。

    最小絶対残差法を使用する場合、このVIは以下の公式に従って残差を最小にすることによって、対数モデルの振幅およびスケールを計算します。

    二重平方法を使用する場合、このVIは以下の図に示すように、反復プロセスを使用して振幅およびスケールを取得し、最小二乗法と同じ公式を使用して残差を計算します。