非線形最小二乗法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/09/17 07:53 UTC 版)
非線形最小二乗法[1][2]（ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares）とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ（フィッティングパラメータ）を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良い[注 1]フィッティングパラメータを推定することを目的とする。
参考文献
- ^ a b 本間 仁; 春日屋 伸昌 『次元解析・最小二乗法と実験式』コロナ社、1989年。
- ^ a b c d T. Strutz: Data Fitting and Uncertainty (A practical introduction to weighted least squares and beyond). Vieweg+Teubner, ISBN 978-3-8348-1022-9.
Ch6に、非線形最小二乗法の尤もらしさに関する記述が記載されている。 - ^ http://www.hulinks.co.jp/support/kaleida/curvefit.html
- ^ a b 中川徹; 小柳義夫 『最小二乗法による実験データ解析』東京大学出版会、1982年、19, 95-124頁。ISBN 4-13-064067-4。
脚注
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