로그 피팅

밑은 로그의 밑을 지정합니다. 기본값은 e, 또는 자연로그입니다.

Y는 종속적인 값의 배열입니다. Y의 길이는 반드시 알려지지 않은 파라미터의 개수보다 크거나 같아야 합니다.

X는 독립적인 값의 배열입니다. X는 반드시 Y와 같은 크기이어야 합니다.

가중치는 측정값(X, Y)에 대한 가중치의 배열입니다. 가중치는 반드시 Y와 같은 크기여야 합니다. 입력을 가중치에 연결하지 않으면, VI는 가중치의 모든 원소를 1로 설정합니다. 가중치의 모든 원소가 0보다 작으면, VI는 요소의 절대값을 사용합니다.

허용오차는 진폭과 스케일의 반복적인 조정을 언제 멈출지 여부를 결정합니다. 최소 제곱과 최소 절대 오차 방법의 경우, 두 연속적인 반복에서 오차의 상대적 차이가 허용오차보다 작으면 이 VI는 결과 오차를 반환합니다. 바이스퀘어(Bisquare)의 경우 두 번 연속해서 반복으로 진폭과 스케일의 상대적인 차이가 허용오차보다 작을 경우, 이 VI는 진폭과 스케일의 결과를 반환합니다. 허용오차가 0보다 작거나 같으면, 이 VI는 허용오차를 0.0001로 설정합니다.

방법은 피팅 방법을 지정합니다.

파라미터 경계는 진폭, 스케일의 상위 및 하위 제약을 포함합니다. 특정한 파라미터의 정확한 값을 아는 경우, 파라미터의 하위 경계와 상위 경계를 알려진 값으로 설정할 수 있습니다.

최적 로그 피팅은 피팅된 모델의 y 값입니다.

진폭은 피팅된 모델의 진폭을 반환합니다.

스케일은 피팅된 모델의 스케일을 반환합니다.

에러는 VI로부터 모든 에러 또는 경고를 반환합니다. 에러를 [에러 코드를 에러 클러스터로] VI에 연결하여 에러 코드 또는 경고를 에러 클러스터로 변환할 수 있습니다.

오차는 피팅된 모델의 가중된 에러 평균을 반환합니다. 방법이 최소 절대 오차인 경우, 오차는 가중된 평균 절대 에러입니다. 그렇지 않으면, 오차는 가중된 에러 제곱 평균입니다.