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DesignedRegress[matrix,vector]

計画行列 matrix と応答ベクトル vector が与えられたときの最小二乗フィットを見付ける．

DesignedRegress[svd,vector]

計画行列の特異値分解 svd が与えられたときのフィットを見付ける．

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
例題  
例  
オプション  
RegressionReport  
BasisNames  
Weights  
ConfidenceLevel  
関連項目
テクニカルノート
関連するガイド
引用書式
LinearRegression`
LinearRegression`

DesignedRegress

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

DesignedRegress[matrix,vector]

計画行列 matrix と応答ベクトル vector が与えられたときの最小二乗フィットを見付ける．

DesignedRegress[svd,vector]

計画行列の特異値分解 svd が与えられたときのフィットを見付ける．

詳細とオプション

  • DesignedRegress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．
  • 計画行列はDesignMatrixによって返されるように，独立変数の観測値において評価された基底関数を含むリストである．
  • DesignedRegress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．
  • 引数 svd の形式は，SingularValueDecompositionで返される形式と同じである．
  • DesignedRegress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．
  • 次のオプションを使うことができる：
  • RegressionReport SummaryReport出力に含まれる結果
    BasisNames Automatic表のヘディングの基底要素の名前
    Weights Automatic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
    ConfidenceLevel 0.95信頼区間に対して使われる信頼レベル

例題

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例  (1)

Wolfram Language code: Needs["LinearRegression`"]

1つの定数と1つの非定数の基底関数を持つ線形回帰：

Wolfram Language code: DesignedRegress[{{1, 0}, {1, 1}, {1, 2}}, {1, 2, 4}]

オプション  (5)

RegressionReport  (1)

Wolfram Language code: Needs["LinearRegression`"]

レポート値の特定のリストを持つ線形回帰：

Wolfram Language code: DesignedRegress[{{1, 0}, {1, 1}, {1, 2}}, {1, 2, 4}, RegressionReport -> {BestFitParameters, ParameterCITable}]

BasisNames  (1)

Wolfram Language code: Needs["LinearRegression`"]

b1とb2のラベルの付いた基底関数を持つ線形回帰：

Wolfram Language code: DesignedRegress[{{1, 0}, {1, 1}, {1, 2}}, {1, 2, 4}, BasisNames -> {"b1", "b2"}]

Weights  (2)

Wolfram Language code: Needs["LinearRegression`"]

各データ要素に対して明示的な重みを持つ重み付き回帰：

Wolfram Language code: DesignedRegress[{{1, 0}, {1, 1}, {1, 2}}, {1, 2, 4}, Weights -> {2, 1, 3}]
Wolfram Language code: Needs["LinearRegression`"]

測定された応答の平方と重みが等しい重み付き回帰：

Wolfram Language code: DesignedRegress[{{1, 0}, {1, 1}, {1, 2}}, {1, 2, 4}, Weights -> (# ^ 2&)]

ConfidenceLevel  (1)

Wolfram Language code: Needs["LinearRegression`"]

信頼区間に対して信頼水準.99である線形回帰：

Wolfram Language code: DesignedRegress[{{1, 0}, {1, 1}, {1, 2}}, {1, 2, 4}, ConfidenceLevel -> .99, RegressionReport -> ParameterCITable]
Wolfram Research (2007), DesignedRegress, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/LinearRegression/ref/DesignedRegress.html.

テキスト

Wolfram Research (2007), DesignedRegress, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/LinearRegression/ref/DesignedRegress.html.

CMS

Wolfram Language. 2007. "DesignedRegress." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/LinearRegression/ref/DesignedRegress.html.

APA

Wolfram Language. (2007). DesignedRegress. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/LinearRegression/ref/DesignedRegress.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_designedregress, author="Wolfram Research", title="{DesignedRegress}", year="2007", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/LinearRegression/ref/DesignedRegress.html}", note=[Accessed: 13-August-2026]}

BibLaTeX

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