データセット(X, Y)の最良ガウスフィットの統計間隔を計算します。使用する多態性インスタンスを手動で選択する必要があります。


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入力/出力

  • cdbl.png 信頼レベル —

    信頼レベルは、予測区間の確信性レベルを指定します。デフォルトは0.95で、新しい従属変数の値が下境界と上境界の間にある確率が95%であることを示します。信頼レベルは0よりも大きく、1よりも小さい必要があります。

  • c1ddbl.png Y —

    Yは、従属値の配列です。Yは、最低4つのポイントが必要です。

  • 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。加重はYと同じサイズでなければなりません。また加重には非ゼロ要素が含まれていなければなりません。加重要素が0より小さい場合、このVIは要素の絶対値を使用します。

    入力を加重に配線しないと、VIは加重のすべての要素を1に設定します。

  • cdbl.png 振幅 —

    振幅は、近似モデルの振幅を指定します。

  • cdbl.png 中央 —

    中央は、近似モデルの中央を指定します。

  • cdbl.png 標準偏差 —

    標準偏差は、近似モデルの標準偏差です。

  • i1ddbl.png 上境界 —

    上境界は予測区間の上境界を返します。

  • i1ddbl.png 下境界 —

    下境界は予測区間の下境界を返します。

  • ii32.png エラー —

    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。

    • 信頼区間

    以下の図では、上下の信頼境界の間の領域が信頼区間です。

    予想区間

    以下の図では、上と下の予想境界間の領域が予想区間です。

    Yのノイズがガウス分布の場合、多態性VIの両方のインスタンスを使用して信頼区間および予測区間を計算します。下記のブロックダイアグラムは、「ガウスピークフィット間隔」VIを使用した信頼区間と予想区間の計算を示しています。最小二乗法を使用して、「ガウスピークフィット」VIで観測値をフィットさせて、振幅、中央、標準偏差を取得します。