実験データの近似

実験データをグラフにする

測定データを data として入力する
      (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), ... (xn,yn)

縦・横軸を調整する
      PlotRange->{{Xmin,Xmax},{Ymin,Ymax}}
点のサイズも、もう少し大きくする

横軸と縦軸にラベルを付ける
      AxesLabel->{"横軸ラベル", "縦軸ラベル"}
文字の大きさを少し大きくする (12ポイント)
      TextStyle->{FontSize->ポイント数}
得られる図を fig1 とする。

データの近似1

データを4次までの多項式で近似する
      Fit[データリスト, {項の並び}, 変数]

xの6次式までで近似する

データの近似2

近似する関数を変えてみる
fig1 は反比例のグラフににているので 1/x を追加する。
      y = a + b/x + cx + dx^2 + ex^3
で近似する。

3次の係数が小さいので、適切に近似できているようだ
そこで、グラフ化し、えられる図を fig2 とする。

縦軸のスケールが異なるので、判断できない。
fig1 と重ねてみる。

前の結果(Out[8])よりも適切な結果が得られた。

      実験データを近似する場合は、理論的な根拠をもとにした関数を
      用いることが望ましい。

データの近似3

      data を最初の4つと残りのグループに分け、それぞれを直線で近似する。

最初の4点を取出す

取出した4点から近似直線を求める
得られる結果を f1 とする

縦軸(x=0)と y=16.89 で交差する直線が得られた

dataより、残り(5〜10)のデータを取出し直線近似して、 f2 とする

得られた f1, f2 を、それぞれ、x=0〜1.5, x=0.5〜10 の
範囲でグラフにする。