「曲線あてはめ」の版間の差分

'''曲線あてはめ'''または'''カーブフィッティング'''（[[英語|英]]: curve fitting）<ref name=honma>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)</ref><ref name=Jhon>John R. Taylor、林 茂雄、 馬場 凉「計測における誤差解析入門 」東京化学同人(2000)</ref><ref name=yoshi>吉沢 康和「新しい誤差論―実験データ解析法 」共立出版 (1989/10) </ref>とは、実験的に得られたのデータまたは制約条件に最もよくあてはまるような曲線を求めること。'''最良あてはめ、曲線回帰'''とも。一般に[[内挿]]や[[回帰分析]]を用いる。場合によっては[[外挿]]も用いる。回帰分析で曲線を求める場合、その曲線はデータ点を必ず通るわけではなく、曲線とデータ点群の距離が最小になるようにする。曲線あてはめによって得られた曲線を、近似曲線という。特に回帰分析を用いた場合には回帰曲線という。現実の実験データは直線的ではないことが多いため散布図 近似曲線を求める必要性は極めて高いが、統計学の教科書が数多あるなか、理論的な解説をした盛成書が殆どない分野である。