nlbegino

目次

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解析： フィット：非線形陰関数カーブフィット

概要

非線形陰関数曲線フィッティングセッションを開始します

追加の情報

必要なOriginのバージョン: 9.0 SR0以降（Pro版のみ）

Xファンクションは Auto GetNダイアログ用にデザインされていません。

コマンドラインでの使用法

  1. nlbegino iy:=1 func:=ellipse; //楕円関数を使ってアクティブプロットのフィットを初期化
  2. nlbegino iy:=(1,2) func:=circle nltree:=mytree;//円関数を使用して、列1をX、列2をYとしてデータがフィットするように初期化
  3. nlbegino iy:=(1,2,3,4) func:=hyperbola weight:=1;//列1をX、列2をY、列3をYエラー、列4をXエラーとし、ユーザー定義関数 "hypobola"を使用してデータを近似するように初期化します。あらかじめユーザ定義関数を作成しimplicitカテゴリに保存する必要があります。

変数

表示
名 		変数
名 		I/O
と
データ型 		デフォルト
値 		説明
入力 iy

入力

XYRange

<active>
 フィットするデータ
フィット関数名 func

入力

string

<unassigned>
 データをフィットするのに使用するフィット関数
NLFitツリー nltree

入力/出力

TreeNode

nlt
 パラメータ値、標準誤差などのフィッティングの情報を含むツリーです。
フィットモード mode

入力

int

0
 入力データをフィットする時の扱い方です。

オプションリスト:

  • auto:自動
    入力データセットはモデルを使ってフィットされます。
  • concat:連結フィット
    すべての入力データセットは、連結され、1つの曲線としてフィットされます。
  • global:グローバルフィット
    すべてのデータセットがグローバルにフィットされます。 このモードは、1つのモデルで、パラメータを共有して複数データセットをフィットする時に使用します。
  • cons:独立フィット - 統合レポート
    すべてのデータセットは個別にフィットされます。このモードは、1つの関数モデルを使用して、パラメータを共有せずに複数データセットをフィットし、統合レポートを作成する時に使用します。
ダイアログテーマ theme

入力

string

<optional>
 ユーザがよく使用する設定を保存するために使うテーマです。
パラメータの表記 pnotation

入力

int

0
 出力ツリーでのパラメータの表記

オプションリスト:

  • para:パラメータ名
    表記法としてパラメータの名前を使います。
  • abbr:省略名
    表記法としてパラメータの省略名を使います。
  • both:両方
    パラメータ名と省略名の両方を表記法として使用します。
パラメータ初期化 init

入力

int

0
 パラメータ初期化のステータスを指定します。

オプションリスト:

  • auto:自動
    Originは自動的にパラメータの初期化をフィット関数のFDFファイルに則って実行するかどうか指定します。
  • enable:有効にする
    パラメータの初期化を有効にします。
  • disable:無効にする
    パラメータの初期化を無効にします。
グローバル重み付け法 weight

入力

int

-1

オプションリスト

  • -1: 自動
    エラーデータが一緒に選択されている場合、重み付けは機械的です。
  • 0=none:重み付けなし
    重み付けは特に使用されていません。
  • 1=ins:I機械的 (=1/ei^2)
    機械的に重み付けを行う方法を使用します。
  • 2=Stat:toukei統計 (=1/yi)
    統計的に重み付けを行う方法を使用します。
NLFitオブジェクトの初期化の方法 option

入力

int

0

オプションリスト

  • init_all:全てのパラメーを初期化
    全てのパラメータを初期化してそのパラメータでフィットを実行します。
  • change_data:データのみ変更
    以前の設定を維持し、データセットのみを変更して新しいデータセットでフィットを実行します。


説明

非線形陰関数カーブフィットのセッションを開始します。この時、オプション設定とパラメータの初期化も行います。

nltreeはツリーノードの変数で、数多くのフィット設定やフィット結果例えば、パラメータ値や標準誤差などを読み解く際、に使用できます。

詳細は、このページ をご覧下さい。

このXファンクションでは、フィット関数オーガナイザーのImplicitカテゴリにあるフィット関数のみ使用できます。

アルゴリズム

非線形陰関数フィッティングは直交距離回帰（ODR）反復アルゴリズムを使用します。

参考文献

"J. W. Zwolak, P.T.Boggs, and L.T.Watson, ``Algorithm 869: ODRPACK95: A weighted orthogonal distance regression code with bound constraints, ACM Transactions on Mathematical Software Vol. 33, Issue 4, August 2007."

サンプル

この例では、陰関数の楕円関数をXYエラー付きでフィットします。 

string fn$=system.path.program$ + "Samples\Curve Fitting\ellipse.dat";//データ準備
newbook;
impasc fname:=fn$;//新しいワークブックにデータをインポート 
nlbegino iy:=(1,2,4,3) func:=Ellipse weight:=1;//列4にYエラー、列3にXエラーとしてXY機械的エラーの陰関数フィッティングを開始
nlfit;
nlend 1 1;

nlbeginoでのパラメータ制御についてはnlbeginと同様で、詳細はこのサンプルを参照してください。

関連 X ファンクション

nlbegin nlfit nlend nlpara

キーワード:回帰, NLFit