NonlinearModelFit

• NonlinearModelFitは，自身が構築した線形モデルを表す記号的なFittedModelオブジェクトを返す．モデルの特性と診断は model["property"]で得ることができる．

• 特定の点 x₁, ...におけるNonlinearModelFitからの最もよくフィットした関数の値は model[x₁, ...]で得ることができる．

• NonlinearModelFit[data, form, pars, vars]の最もよくフィットした関数はFindFit[data, form, pars, vars]の結果に等しい．

• の形式のデータでは，座標 x_i1, x_i2, ...の数は変数 x_i の数と同じでなければならない．

• {y₁, y₂, ...}の形式のデータは{{1, y₁}, {2, y₂}, ...}の形式のデータに等しい．

• NonlinearModelFitは，もとの y_i が平均が で共通の標準偏差を持つ正規分布に従って独立であるという仮定の下に，という形式の非線形モデルを作成する．

• NonlinearModelFitで使用可能なオプション：

• ConfidenceLevel->p のとき，確率 p の信頼区間はパラメータと予測区間に基づいて計算される．

• Weights->{w₁, w₂, ...}の設定では，y_iの誤差分散は ²/w_iと推定される．デフォルトで単位重みが使われる．

• VarianceEstimatorFunction->f の設定では，一般分散は f[res, w]で推定される．ただし，は残差のリスト，w は重みのリストである．

• VarianceEstimatorFunction->(1&)およびWeights->{1/y₁², 1/y₂², ...}を使うと，y_i は測度 y_iの既知の不確実性として扱われ，パラメータ標準誤差は事実上加重のみから計算される．

• 制約条件付きのモデルの場合，正規性の仮定による近似に基づいた特性値は有効ではなくなることがある．そのような値が計算された場合，生成された値は警告メッセージを伴う．

• model["property"]を使ったデータとフィットされた関数に関連する特性：

• 残差のタイプ：

• 平方誤差の総和に関連した特性：

• パラメータ推定の特性と診断：

• 曲率診断特性：

• 影響尺度関連特性：

• 予測値関連特性：

• 適合度尺度の特性：