Regress

バージョン7.0の時点で,Regressの代りにLinearModelFitが使われるようになった.

Regress[data,funs,vars]
変数 vars の関数 funs の線形結合として,data のリストへの最小二乗フィットを見付ける.

詳細詳細

  • Regressを使うためには,まず線形回帰パッケージ をロードしなくてはならない.それにはNeeds["LinearRegression`"]を実行する必要がある.
  • data は形式{{x1,y1,,f1},{x2,y2,,f2},}でもよい.ここで座標 x,y,の数はリスト vars の変数の数に等しい.
  • data{f1,f2,}という形式でもよく,単独の座標は値1,2,を取るものと想定される.
  • 引数 funs は変数 vars だけに依存する任意の関数のリストでもよい.
  • RegressはオプションRegressionReportにより指定された結果および診断の規則のリストを返す.
  • Regressは値 fi からの偏差の二乗和を最小化するようなリスト funs の関数の線形結合を常に見付ける.
  • Regressへの入力として与えられる厳密数は,機械精度の近似数に変換される.
  • 次のオプションを与えることができる:
  • RegressionReportSummaryReport出力に含まれる結果
    IncludeConstantTrue関数のひとつとして定数を自動的に入れるかどうか
    BasisNamesAutomatic表のヘディングの基底要素の名前
    WeightsAutomatic各データ点に対する重み
    MethodAutomatic特異値の計算に使用するメソッド
    ToleranceAutomatic特異値の計算に使用する許容誤差
    ConfidenceLevel0.95信頼区間で使われる信頼レベル
  • オプションIncludeConstant->Falseでは,RegressFitと同様のフィットを与える.
  • Weightsに可能な設定はAutomatic,データと同じ長さの数のリスト,純関数である.
  • デフォルト設定のWeights->Automaticでは,各データ点には重み1が与えられる.

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直線の線形回帰:

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定数プラス正弦曲線の線形回帰:

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