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データのフィッティングについて
ある一連のデータ系列が得られたとき、理論式でフィッティングすることがよくあります。データ点を線分で結ぶのではなく、フィッティングしてグラフを書くことのメリットは何でしょうか？また、理論式がない場合は、どのような式が一般的にフィッティングに使われるのでしょうか？この場合は、フィッティングせずにデータ点を折れ線で結ぶだけでよいのでしょうか？
- science_zero
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データ系列を採る目的はそのデータからある特徴量を求めるためです。 理論式にすべてのデータ点が載ればフィッティングの必要はもちろんないのですが，必ず測定の誤差，理論の実験の違いなどから理論のカーブに載らないと思います。 そのときはフィッティングを通して，誤差の排除をおこない，ほしいパラメータの精度を上げます。 また理論式の無い場合についても，データには誤差が含まれており点をただ結ぶとデータの持っている意味に見通しが得られにくいのです。 そのために，適当な式でフィッティングをして見通しをよく，また法則性を明確にします。 フィッティングに用いる式としてはグラフ用紙の種類と同じで 一次関数，指数関数，対数関数などが良く使われます。 http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/~itls/Japanese/chapter5/index.html を参考にしてください。
その他の回答 (1)
データから何らかの結論を引き出し、その結果を共有しようとする場合、個人のセンスや 直感などに頼るのは好ましくなく、誰が行っても同じ結論になる、というのでなければ、 科学的とは言えず、万人を説得できるものとはなりません。 フリーハンドでフィッティングカーブを描くのは、誰がやっても同じ結果になるとは 言えないでしょうが、フィッティングの方法が合理的なもので、妥当性が認められれば、 その結果は共有されることになるでしょう。 従って、合理的な理論式を導くことには、大きなメリットがあるのです。
お礼
回答ありがとうございました。適切な式でフィッティングすることが必要ですよね。
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回答ありがとうございました。フィッティングは、データから法則性を抽出することが目的なんですね。