lsq-polynomial プログラム仕様

多項式最小二乗法を実行し、結果をプロットするスクリプト。

概要:: 指定されたExcelファイルからデータを読み込み、多項式による最小二乗近似を行います。近似結果の多項式係数と、入力データおよび近似曲線をグラフで表示します。コマンドライン引数で入力ファイル名と多項式の次数を指定できます。
詳細説明:: 本スクリプトは、データ (x, y) に基づいて y = c_0 + c_1*x + ... + c_m*x^m 形式の多項式を最小二乗法でフィットさせます。コマンドライン引数を使用することで、以下のパラメータを変更できます。 - 第1引数: 入力Excelファイルのパス (デフォルト: 'random-poly.xlsx') - 第2引数: フィットする多項式の次数 (デフォルト: 3) 計算結果はプロットされ、入力データ、近似曲線、および計算された係数が表示されます。
関連リンク:: lsq-polynomial.py 技術ドキュメント

regression.lsq_polynomial.main()[ソース]

スクリプトのメイン処理。データ読み込み、最小二乗法実行、結果表示、プロットを行う。

概要:

コマンドライン引数またはデフォルト設定に基づいて、入力データファイルと多項式の次数を決定し、最小二乗法を実行して結果をプロットします。

詳細説明:

コマンドライン引数を解析し、入力ファイル名と多項式の次数を設定します。
pandasを使用して指定されたExcelファイルからx, yデータを読み込みます。
mlsq 関数を呼び出し、多項式の係数を計算します。
計算された多項式関数と係数を標準出力に表示します。
近似曲線を描画するための計算範囲とステップを決定し、データを生成します。
matplotlibを用いて2つのサブプロットを作成します。 - 1つ目のサブプロットには、入力データと近似曲線を表示します。 - 2つ目のサブプロットには、計算された多項式の係数を表示します。
プロットを表示し、ユーザーがEnterキーを押すまで待機します。

regression.lsq_polynomial.mlsq(x, y, m, iPrint=0)[ソース]

与えられたデータに対して多項式最小二乗法を実行し、係数を計算する。

概要:: 与えられたデータ (x, y) に基づき、指定された次数の多項式の係数を最小二乗法で計算します。
詳細説明:: この関数は、y = c_0 + c_1*x + c_2*x^2 + ... + c_m*x^m の形式で、データ (x, y) に最もよくフィットする多項式の係数 c_i を計算します。正規方程式 Sij * ci = Si を解いて係数を求めます。オプションで中間計算のベクトルと行列を表示できます。

パラメータ:

戻り値:

list: 計算された多項式の係数 [c_0, c_1, ..., c_m] のリスト。