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フィッティングの誤差についての基本的な質問です
ある測定データがあって、それにフィッティングをしたとします。 それによって出てきたパラメータがその誤差より小さい、つまり、 誤差がパラメータの値よりも大きい時はやはり、そのフィッティングは 良くないということなのでしょうか？ それと「フィッティング誤差」と言うとそれは、この「パラメータの誤差」 や「かい2乗」の事を言っているのでしょうか？ それともう一つ、かい2乗の値ってどれくらいまでならそのフィッティングは 良いと言えるんでしょうか？ 質問ばかりで申し訳ありません。でもフィッティングってやったことなくて ほとんど分からないんです。もしかしたら見当違いな質問をしてるかも しれませんが、お許しください～。 これから色々勉強していきますが、今は訳あって急ぎなんです。 どうかよろしくお願いします。
- motimoti7
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私の使っている言葉と異なっているので．次の店をお知らせください。 １じ方程式又は１じ方程式に換算できる方程式を使った．あてはめですか。線形式ですか．非線型式ですか． 定義域の誤差も考えますか．値域だけの誤差を考えますか。
- gyopi
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初めまして，Gyopiと申します． まず，頭の中を整理しましょうね． パラメータというのは，フィッテイングに用いた関数の中で変動する 変数の部分ですね．フィッテイングに用いた関数が現象を明確に表す 関数であるならば，それらのパラメータにも意味があるのです． 例えば温度とか濃度とか・・・ 要するに，それらのパラメータが他の実験によって求められるのであれば， その実験値を求めておき，それらと比較します． もし，妥当な結果が得られれば，『そのフィッテイングは合っている可能性 がある』という段階までいきます．つぎに注意しなければいけないのは， フィッテイングというものの限界です．どのようなフィッテイングを使って いるのかが解らないので何とも言えませんが，最小二乗法を使っている場合， 初期パラメータの近傍における最小値を探しているにすぎません． だから，初期パラメータをいろいろと（実験値と矛盾がない領域で）動かして フィッテイング処理を行う必要があります．これは局所解に落ちるていないか を確認するためです．このとき，『かい二乗マップ』を作っておくと便利です． ここまで来れば，合っているかなぁ？という段階まで来ます． パラメータ誤差というのは，そのパラメータが採りうる範囲です． それに対して，フィッテイング誤差というのは『かい二乗値』に対応するもの です． ちょっとは理解できましたか？ がんばってくださいね．
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