• ベストアンサー

1の近傍での増減の近似

1の近傍でのプラスマイナスの増減を、乗除算で近似する方法を記載してある本を見つけました。その手法の名称(○○の定理など)や詳しく書かれている文献をご存知であれば教えていただければ幸いです。 具体的には例えば、1割増・減を1.1倍と1/1.1で算出します。1.1倍は当然ですが、0.9倍を0.909倍で近似します。 少し1から離れる4割減の時は、1/1.4で0.71倍(本来は0.6倍)で算出する事になります。 高校程度の数学にあったような気もしますが、なかなか見つかりませんでした。私の勘違いで一種の経験則なのかな~とも思うようになっています。 定理であれば、その証明などがわかるとありがたいです。また、上の1.4割減の場合のように、1から離れると近似が悪くなるので工夫する方法もあるのかもしれません。 ちなみに本計算を目にしたのは、ある分析での推定の誤差に関する部分です。統計での信頼性区間に該当する数値を加減算ではなくて上での乗除算で近似しています。さらには、本来信頼性区間はそれぞれの座標に依存しますが、求めた推定曲線を代表するような数値で大体の信頼性区間を算出しています。そして、いくつかの推定曲線の比較にも使っています。 よろしくお願いします。

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
回答No.2

数学のテイラー展開です。テイラー展開とは 1/(1-x)=1+x+x^2+x^3+x^4+x^5+....+x^∞ xが小さい時にはx^2,x^3とかが小さくなりますから無視できて、 1+x~1/(1-x) またはxを-xで置き換えて 1-x~1/(1+x) で良いということになります。 一般証明は数学の知識が必要になるのでやめますが、上の例ではテイラー展開の式に両辺(1-x)を掛けると (1-x)*1/(1-x) = (1-x)*(1+x+x^2+x^3+x^4....+x^∞) 左辺は1なので、右辺が1になれば証明できたといってよいでしょう。 (1-x)*(1+x+x^2+x^3+x^4....+x^∞) = 1*(1+x+x^2+x^3+x^4....+x^∞) -x*(1+x+x^2+x^3+x^4....+x^∞) ですが、展開して同じxの冪を見てください、上の段と下の段で相殺します。残るのは1だけです。証明はこれでよいと思います。 xが大きいときには x^2 とか利いてきますから質問の式の精度が落ちてくるわけです。テイラー展開を勉強すれば √x の近似とかもわりと簡単にできますよ。

honda_katsume
質問者

お礼

「テイラー展開」(二項定理)で分かりました。 1+yとか1-yをどうするかばかりに目が行ってしまい、1/(1-x)、ただし今回のケースは1/(1+x)、の方の近似という視点で考えれば良かったんですね。 ありがとうございました。

その他の回答 (2)

  • oyaoya65
  • ベストアンサー率48% (846/1728)
回答No.3

A#2さんの回答にあるテーラー展開 f(x)のx=1のまわリの展開 f(x)=f(1)+f'(1)(x-1)+(1/2)f''(1)(x-1)^2+(1/6)f'''(1)(x-1)^3+.... の一次近似である f(x)≒f(1)+f'(1)(x-1) ただし、x≒1、f'(1)はf(x)の一次導関数でx=1と置いたものです。 2次の項(x-1)^2 以降の和が誤差になりますね。 一般項は {f^(n)(1)/n!}(x-1)^n ですので、xが1に近いほど、またべき数nが大きくなるほど急速に小さくなります。(f^(n)(1)がn次導関数でx=1と置いたものを表します。) 例えば、近似式は f(1)に対して増減分f'(1)(x-1)を加えます。 具体例として xが1から1割増(x=1.1)で 近似値としてf(1)+0.1*f'(1) xが1から2割減(x=0.8)で 近似値としてf(1)-0.2*f'(1) を与えることになります。

  • Piazzolla
  • ベストアンサー率44% (88/196)
回答No.1

二項定理を使った近似式ではないかと思いましたが、違ってたらすみません。。。

関連するQ&A

  • 対数近似の区間推定はどのように行うのでしょうか?

     添付しましたExcelグラフ(表示されているでしょうか?)のように、線形近似(緑線)を描き、併せて、区間推定の公式より、予測区間と信頼区間のグラフ(4本の破線)を描きました。  しかしながら、分析対象の性格から、線形近似ではなく、対数近似(赤線)にて推定される値を導きだし、対数近似からの予測区間と信頼区間もあわせて算出したいと考えております。  どなたか、対数近似から、区間推定(予測区間と信頼区間とも)の、Excelでの算出の方法がお分かりになる方、いらっしゃいませんでしょうか。  宜しくお願い申し上げます。

  • 可算個の不連続点をもつ関数の多項式近似

    可算個の不連続点をもつ関数の多項式近似 閉区間における連続関数は多項式(無限の次数の可能性がありますが)で近似できるという「Weierstrassの近似定理」があります. そこで,閉区間においてたかだか可算個の不連続点をもつ関数は,「Weierstrassの近似定理」と同様に多項式で近似できるでしょうか?もちろん,不連続点あるいは不連続点近傍での正確さは除いて良いです. どなたか,解析学が得意な方の回答をお待ちします.

  • 幾何分布の近似信頼区間

    幾何分布の近似信頼区間 統計学の問題で質問があります。 X1,…,Xnが互いに独立で幾何分布G(p)に従い、0<p<1のとき、pの信頼度1-αの近似信頼区間を求めよ。 (nは十分大きいものとしてよい) 中心極限定理を用いて区間を近似するのは分かったのですが、式をどのように変形していきpの範囲を出せばよいのかがよく分かりませんでした。 もし考え方が分かる方いらっしゃいましたら教えていただけるとありがたいです。

  • 精密法について教えてください(統計)

    ポアッソン分布の母数λの区間推定の問題なのですが、精密法を用いて推定せよ、との問題があります。標本数nが大きいときは中心極限定理によって正規標本とみなして推定するのが普通だと思うのですが、おそらく精密法というのはそのような近似を行わない推定だと思います。 ある問題の回答において、標本数n=10で、標本和17となる場合の区間推定について次のようにありました。すなわち信頼度95%の区間推定について、下側信頼限界p_Lは自由度34(おそらく17×2)のχ^2分布の上側0.975点(=19.806)を標本数の二倍にあたる20で割って0.990と求まる。他方上側信頼限界p_Uは自由度36(おそらく(17+1)×2)のχ^2分布の上側0.025点(=54.437)を標本数の二倍にあたる20で割って2.722と求まる。これから信頼区間は(0.990,2.722)となる。 独立同分布なポアッソン分布に従う確率変数の和はやはりポアッソン分布に従うと思うので、ちょっとχ^2分布が出てくるのをいぶかしく思っています。手元に教科書がない上、web検索でも見つけられなかったので、ポアッソン分布の母数の区間推定に関する精密法の定義をきちんと教えていただけるとありがく思います。

  • EXCELの近似曲線の対数近似の式

    EXCELのグラフを作る機能で対数近似を選択して引くことが出来る近似曲線の式 について教えてほしいのです。 対数近似の式y=aln(x)+bの係数aとbを算出して、曲線と実際のデータとの 乖離している差をエクセルの関数を使って算出したいのです。 おかしな条件かもしれませんが、yの値は(-)負の値もとりますし、バラバラ です。 なんとなく、わかる範囲で計算したのですが、yが負の値だとエラーがでて 計算してくれなくて・・EXCELのグラフの機能であれば、問題なくグラフ化される ので、私の計算式が間違っているはずです。 例えば以下の数値だとy = -0.81387583Ln(x) + 1.05061096 です。 *小数点以下2桁以下は四捨五入になっていますので細かくはあわないかも しれませんが・・・。 X={1,2,3,・・・・10} y={1.21,2.07,-1.10,-1.55,-0.58,-0.01,-0.73,-0.67,-0.30,-0.12} yが毎回変わるため、グラフからカット&ペーストするのは手間がかかります のでしたくありません。m(__)m 算数も数学も良くわからないものですが、どなたかご教授いただければ幸いです。

  • にゃんこ先生、接二次曲線というものを考える

    平面における滑らかな曲線上の一点とその近傍を考えます。 一次関数で近似することは、接線と呼ばれます。 一次の係数の符号で、右肩上がりか右肩下がりかが判別できます。 一次の係数の符号が変化する場所は、極値と呼ばれます。 二次関数で近似するとします。 ニ次の係数の符号で、凹凸が判断できます。 ニ次の係数の符号が変化する場所は、変曲点と呼ばれます。 n次関数で近似することは、テイラー展開と呼ばれます。 円で近似することは、曲率円と呼ばれます。 曲率円の半径の逆数で、曲がり具合が判別できます。 ここで考えたのが、二次曲線で近似することです。 統計的に集められた点を、二次曲線で近似しながら結ぶという話は聞いたことがありますが、ここでは、y=x^3上の点(a,a^3)の近傍とか、y=e^x上の点(a,e^a)の近傍を、二次曲線で近似するという意味です。 二次曲線は異なる5点で決定するので、近傍の5点をとって二次曲線を作り、その極限を考えればよさそうですが、計算が複雑ゆえに、上の参考例の二次曲線近似さえ手計算できていません。 計算できた方は、計算の仕方や結果を教えていただけないでしょうか? また、二次曲線を楕円、放物線、双曲線と分類すると、二次曲線近似が放物線になるときは、通常は一瞬だけだと思います。 なにかのもとの曲線があり、その上の点の近傍での二次曲線近似が放物線になるときを、視覚的に感じられたりできるのでしょうか? また、二次曲線近似が、楕円→放物線→双曲線と変化していくようないい例があればぜひ教えてください。

  • エクセルで近似曲線を上手く書けません。

    エクセルで近似曲線を上手く書けません。 メーカーに勤務している者ですが、表題の件で困っておりまして皆様のお知恵を拝借したく存じます。 電動機の性能表の電流値と効率値でカーブを書いて任意の電流値の時の効率値を算出する方法を、過去の質問記事をいろいろ参照して自分なりに満足行く物が出来たのですが、ひとつ数値を変えたら全然上手く書けなくなりました。何か間違っているのでしょうか? 作業的には各データA1:A5,B1:B5で散布図を書き、近似曲線追加で5次曲線と算式を表示させて、過去の質問記事であった算出方法でabcdefを求め任意のXよりYを求める様にしました。 満足出来た数値 電流値A 効率% A1:0  B1:0 A2:11.54 B2:85 A3:15.76 B3:89.5 A4:21.21 B4:89.9 A5:27.48 B5:89 近似曲線:y=ax5+bx4+cx3+dx2+ex+f a=INDEX(LINEST(A1:A5,B1:B5^{1,2,3,4,5}),1,1) b=INDEX(LINEST(A1:A5,B1:B5^{1,2,3,4,5}),1,2) c=INDEX(LINEST(A1:A5,B1:B5^{1,2,3,4,5}),1,3) d=INDEX(LINEST(A1:A5,B1:B5^{1,2,3,4,5}),1,4) e=INDEX(LINEST(A1:A5,B1:B5^{1,2,3,4,5}),1,5) f=INDEX(LINEST(A1:A5,B1:B5^{1,2,3,4,5}),1,6) 例えば、任意のX=30の時にY=88.632の答えが得られた。 曲線が変になった数値(A1を0から9.64に変えただけ) 電流値A 効率% A1:9.64 B1:0 A2:11.54 B2:85 A3:15.76 B3:89.5 A4:21.21 B4:89.9 A5:27.48 B5:89 例えば、任意のX=30の時にY=4979.69となる。 なんとかA1:9.64の時でもきれいな曲線が描けて、得られる答えがカーブの上に来るようにしたいです。 分かりにくい質問だとは思いますがよろしくお願い致します。 他の方法があればそれでも結構です。 以上、よろしくお願い致します。

  • 信頼区間推定方法

    95%信頼区間の推定方法に付いての質問です。 信頼区間推定の計算式として下記の2通りの式を見掛けます。 1)信頼区間 = 標本平均 ±(t(95%) × 標本標準誤差 ) 2)信頼区間 = 標本平均 ±( 標準偏差 × 1.96 ) 2通りの式で同一標本の信頼区間推定してみるとそれぞれ 異なる区間が算出されます。 どちらの式を用いるべきなのでしょうか? また、なぜ結果の異なる計算式が並存するのでしょうか?

  • 統計の区間推定についてお尋ねします。

    95%信頼区間の母平均の近似的な推定で、標本平均ー1.96√(σ^2/n) < μ < 標本平均+1.96√(σ^2/n)という式があります。ここで1.96というものを持ち出すのは標準正規分布(N(0,1))の計算から求まるということになると思いますが、例えばポアソン分布に従うという場合でも使えるようです。まず、信頼区間の設定の式で上記の式が近似的に使える分布はどのようなものがあるでしょうか。 また、二項分布→近似→正規分布、とか二項分布→近似→ポアソン分布という関係があります。近似の仕方が違うわけですが、そのような分布はあの区間推定の式が使えるということになるでしょうか。あとt分布は自由度をあげると正規分布に近くなるということですが。試験とかだと丸暗記的覚えていくことが多いと思いますが、95%信頼区間といわれたら上記の式とか1.96がすぐに出てくるというのはどのような限定の下なのかを知りたいのですが。 また、これらは近似法ということであり、厳密法というのは各分布によって計算法が個別に決まっているのでしょうか。 よろしくお願いします。

  • 近似式について

    x=比重,y=あるものの濃度(%) 1.エクセルを用いて、上のx,yのグラフをかきました。 2.これにに近似曲線の追加しました。 3.そのときに数式を表示させました。 4.この数式にxの値に数値を入れてyを逆算させましたがあまり合いませんでした。(なるべく元のデーターと一致させたいのです。) 5. 1・2・3・4・5・6次式まで近似させてみました。  すると数字が大きくなるにつれて逆算した結果が元のデーターと比べ一致するようになりました。 6.参考までにR^2の値は次の通りです。 1次式: 0.9912   2次式 : 0.9972 3次式: 0.9988   4次式 : 0.9990 5次式: 0.9991   6次式 : 0.9994 しかし、通常6次式など聞いたことがありません。 どの式を用いていいのかわからなくなりました。 数字が大きくなる式を使うことのメリット・デメリット はあるのでしょうか? またどの式を使うべきかの判断はどうしたらいいのでしょうか? 数学が全くダメな私なので困っています。 どなたかお力を貸していただけないでしょうか? まことに勝手ですが、6/4の午前中までに教えて頂けますでしょうか?よろしく御願いします。