最小 二 乗法 計算 サイト — 雷鳴★スピーカー製作販売オーダーメイドスピーカー制作販売改造修理設計

Tuesday, 2 July 2024

回帰分析(統合) [1-5] /5件 表示件数 [1] 2021/03/06 11:34 20歳代 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 非常に役に立った / 使用目的 スチュワートの『微分積分学』の節末問題を解くのに使いました。面白かったです! [2] 2021/01/18 08:49 20歳未満 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 非常に役に立った / 使用目的 学校のレポート作成 ご意見・ご感想 最小二乗法の計算は複雑でややこしいので、非常に助かりました。 [3] 2020/11/23 13:41 20歳代 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 役に立った / 使用目的 大学研究 ご意見・ご感想 エクセルから直接貼り付けられるので非常に便利です。 [4] 2020/06/21 21:13 20歳未満 / 高校・専門・大学生・大学院生 / 非常に役に立った / 使用目的 大学の課題レポートに ご意見・ご感想 式だけで無くグラフまで表示され、大変わかりやすく助かりました。 [5] 2019/10/28 21:30 20歳未満 / 小・中学生 / 役に立った / 使用目的 学校の実験のグラフを作成するのに使用しました。 アンケートにご協力頂き有り難うございました。 送信を完了しました。 【 回帰分析(統合) 】のアンケート記入欄

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一般式による最小二乗法（円の最小二乗法） | イメージングソリューション

回帰直線と相関係数 ※グラフ中のR は決定係数といいますが、相関係数Rの2乗です。寄与率と呼ばれることもあり、説明変数(身長)が目的変数(体重)のどれくらいを説明しているかを表しています。相関係数を算出する場合、決定係数の平方根(ルート)の値を計算し、直線の傾きがプラスなら正、マイナスなら負になります。 これは、エクセルで比較的簡単にできますので、その手順を説明します。まず2変量データをドラッグしてグラフウィザードから散布図を選びます。 図20. 散布図の選択 できあがったグラフのデザインを決め、任意の点を右クリックすると図21の画面が出てきますのでここでオプションのタブを選びます。(線形以外の近似曲線を描くことも可能です) 図21. 線型近似直線の追加 図22のように2ヶ所にチェックを入れてOKすれば、図19のようなグラフが完成します。 図22. 数式とR-2乗値の表示 相関係数は、R-2乗値のルートでも算出できますが、correl関数を用いたり、分析ツールを用いたりしても簡単に出力することもできます。参考までに、その他の値を算出するエクセルの関数も併せて挙げておきます。 相関係数 correl (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 傾き slope (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 切片 intercept (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 決定係数 rsq (Yのデータ範囲, Xのデータ範囲) 相関係数とは 次に、相関係数がどのように計算されるかを示します。ここからは少し数学的になりますが、多くの人がこのあたりでめげることが多いので、極力わかりやすく説明したいと思います。「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」を「XとYの標準偏差(分散のルート)」で割ったものが相関係数で、以下の式で表されます。 (1)XとYの共分散(偏差の積和の平均)とは 「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」という概念がわかりづらいと思うので、説明をしておきます。 先ほども使用した以下の15個のデータにおいて、X,Yの平均は、それぞれ5. Excel無しでR2を計算してみる - mengineer's blog. 73、5. 33となります。1番目のデータs1は(10,10)ですが、「偏差」とはこのデータと平均との差のことを指しますので、それぞれ(10−5. 73, 10ー5. 33)=(4. 27, 4. 67)となります。グラフで示せば、RS、STの長さということになります。 「偏差の積」というのは、データと平均の差をかけ算したもの、すなわちRS×STですので、四角形RSTUの面積になります。(後で述べますが、正確にはマイナスの値も取るので面積ではありません)。「偏差の積和」というのは、四角形の面積の合計という意味ですので、15個すべての点についての面積を合計したものになります。偏差値の式の真ん中の項の分子はnで割っていますので、これが「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」になります。 図23.

最小二乗法 計算サイト - Qesstagy

一般式による最小二乗法(円の最小二乗法) 使える数学 2012. 09. 02 2011. 06.

最小二乗法による直線近似ツール - 電電高専生日記

負の相関 図30. 無相関 石村貞夫先生の「分散分析のはなし」(東京図書)によれば、夫婦関係を相関係数で表すと、「新婚=1,結婚10年目=0. 3、結婚20年目=−1、結婚30年目以上=0」だそうで、新婚の時は何もかも合致しているが、子供も産まれ10年程度でかなり弱くなってくる。20年では教育問題などで喧嘩ばかりしているが、30年も経つと子供の手も離れ、お互いが自分の生活を大切するので、関心すら持たなくなるということなのだろう。 ALBERTは、日本屈指のデータサイエンスカンパニーとして、データサイエンティストの積極的な採用を行っています。 また、データサイエンスやAIにまつわる講座の開催、AI、データ分析、研究開発の支援を実施しています。 ・データサイエンティストの採用は こちら ・データサイエンスやAIにまつわる講座の開催情報は こちら ・AI、データ分析、研究開発支援のご相談は こちら

Excel無しでR2を計算してみる - Mengineer'S Blog

偏差の積の概念 (2)標準偏差とは 標準偏差は、以下の式で表されますが、これも同様に面積で考えると、図24のようにX1からX6まで6つの点があり、その平均がXであるとき、各点と平均値との差を1辺とした正方形の面積の合計を、サンプル数で割ったもの(平均面積)が分散で、それをルートしたものが標準偏差(平均の一辺の長さ)になります。 図24. 標準偏差の概念 分散も標準偏差も、平均に近いデータが多ければ小さくなり、遠いデータが多いと大きくなります。すなわち、分散や標準偏差の大きさ=データのばらつきの大きさを表しています。また、分散は全データの値が2倍になれば4倍に、標準偏差は2倍になります。 (3)相関係数の大小はどう決まるか 相関係数は、偏差の積和の平均をXの標準偏差とYの標準偏差の積で割るわけですが、なぜ割らなくてはいけないかについての詳細説明はここでは省きますが、XとYのデータのばらつきを標準化するためと考えていただければよいと思います。おおよその概念を図25に示しました。 図25. データの標準化 相関係数の分子は、偏差の積和という説明をしましたが、偏差には符号があります。従って、偏差の積は右上のゾーン①と左下のゾーン③にある点に関しては、積和がプラスになりますが、左上のゾーン②と右下のゾーン④では、積和がマイナスになります。 図26. 相関係数の概念 相関係数が大きいというのは①と③のゾーンにたくさんの点があり、②と④のゾーンにはあまり点がないことです。なぜなら、①と③のゾーンは、偏差の積和(青い線で囲まれた四角形の面積)がプラスになり、この面積の合計が大きいほど相関係数は大きく、一方、②と④のゾーンにおける偏差の積和(赤い線で囲まれた四角形の面積)は、引き算されるので合計面積が小さいほど、相関係数は高くなるわけです。 様々な相関関係 図27と図28は、回帰直線は同じですが、当てはまりの度合いが違うので、相関係数が異なります。相関の高さが高ければ、予測の精度が上がるわけで、どの程度の精度で予測が合っているか(予測誤差)は、分散分析で検定できます。ただし、一般に標本誤差は標本の標準偏差を標本数のルートで割るため、同じような形の分布をしていても標本数が多ければ誤差は少なくなってしまい、実務上はあまり用いません。 図27. 当てはまりがよくない例 図28. 当てはまりがよい例 図29のように、②と④のゾーンの点が多く(偏差の積がマイナス)、①と③に少ない時には、相関係数はマイナスになります。また図30のように、①と③の偏差の和と②と④の偏差の和の絶対値が等しくなるときで、各ゾーンにまんべんなく点があるときは無相関(相関がゼロ)ということになります。 図29.
以前書いた下記ネタの続きです この時は、 C# から Excel を起動→LINEST関数を呼んで計算する方法でしたが、 今回は Excel を使わずに、 C# 内でR2を計算する方法を検討してみました。 再び、R 2 とは? 今回は下記サイトを参考にして検討しました。 要は、①回帰式を求める → ②回帰式を使って予測値を計算 → ③残差変動(実測値と予測値の差)を計算 という流れになります。 残差変動の二乗和を、全変動(実測値と平均との差)の二乗和で割り、 それを1から引いたものを決定係数R 2 としています。 は回帰式より求めた予測値、 は実測値の平均値、 予測値が実測値に近くなるほどR 2 は1に近づく、という訳です。 以前のネタで決定係数には何種類か定義が有り、 Excel がどの方法か判らないと書きましたが、上式が最も一般的な定義らしいです。 回帰式を求める 次は先ほどの①、回帰式の計算です、今回は下記サイトの計算式を使いました。 最小2乗法 y=ax+b(直線)の場合、およびy=ax2+bx+c(2次曲線)の場合の計算式を使います。 正直、詳しい仕組みは理解出来ていませんが、 Excel の線形近似/ 多項式 近似でも、 最小二乗法を使っているそうなので、それなりに近い式が得られることを期待。 ここで得た式(→回帰式)が、より近似出来ているほど予測値は実測値に近づき、 結果として決定係数R 2 も1に近づくので、実はここが一番のポイント! C# でプログラム というわけで、あとはプログラムするだけです、サンプルソフトを作成しました、 画面のXとYにデータを貼り付けて、"X/Yデータ取得"ボタンを押すと計算します。 以前のネタと同じ簡単なデータで試してみます、まずは線形近似の場合 近似式 で、aは9. 6、bが1、R 2 は0. 9944となり、 Excel のLINEST関数と全く同じ結果が得られました! 次に 多項式 近似(二次)の場合 近似式 で、aは-0. 1429、bは10. 457、cは0、 R 2 は0. 9947となり、こちらもほぼ同じ結果が得られました。 Excel でcは9E-14(ほぼ0)になってますが、計算誤差っぽいですね。 ソースファイルは下記参照 決定係数R2計算 まとめ 最小二乗法を使って回帰式を求めることで、 Excel で求めていたのと同じ結果を 得られそうなことが判りました、 Excel が無い環境でも計算出来るので便利。 Excel のLINEST関数等は、今回と同じような計算を内部でやっているんでしょうね。 余談ですが今回もインターネットの便利さを痛感、色々有用な情報が開示されてて、 本当に助かりました、参考にさせて頂いたサイトの皆さんに感謝致します!

スピーカーのエンクロージャー(箱部分)内部に吸音材を詰める理由は何なんですか? 密閉またはバスレフ型です。 オーディオ ・ 15, 529 閲覧 ・ xmlns="> 50 はじめまして♪ 基本的には箱の中に放射された逆位相の音が乱反射して振動板を通してボックス外に出てくる異音を減らすのが目的に成ります。 実際に試すと、吸音材を無くすと、ウルサイ感じに聞こえます。 バスレフ型は箱内の空気バネを活用するので、板の表面に貼付ける程度とするのが一般的です。 密閉型の中には、かなり目一杯詰め込んでいる場合が有ります。 これは、詰め込まれた吸音材を音が通過する時に空気振動の負荷と成っる効果を利用します。 小型密閉タイプの「アコースティックエアサスペンション方式」とかの表記をしますが、一応はアコースティックリサーチ社のAR-3が代表といわれ、国内ではVicterのSX-3が同じ方式でヒット作品と成りました。 (そのような箱に合わせたウーファーの設計です。) 私はSX-3IIIを入手し、ウーファーを取り外して、吸音材を抜き出してみた事が有ります。 元に戻そうとしたら、満杯なのにまだまだ吸音材が1/3ほど残っている!! けっこう、ギュウギュウと詰め込んでいたようですよ。 (おそらく、本来はたたみ方や充填方法等のノウハウが有るのでしょう。厳密に言えば音のバランスがわずかに変わったかもしれません。) 全部抜いた時の音、半分程入れた時の音、元に戻した時の音、それぞれ差がありましたよ。 スピーカー工作が好きなのですが、ユニットに依っては元気サウンドが心地よい個性と言う場合、吸音材を多くし過ぎて個性が出にくく成る場合もあります。ほどほど、というバランスが必要でしょう。 1人 がナイス!しています ThanksImg 質問者からのお礼コメント ご自分の貴重な体験を交えてご教授くださったmocomoco様をBAとさせていただきます。皆様本当にありがとうございました。 お礼日時: 2013/2/7 5:44 その他の回答(3件) わかっていない人がほとんどですね >snowotbさん スピーカーのエンクロージャー(箱部分)内部に吸音材を詰める理由は何なんですか?密閉またはバスレフ型です。 共鳴/定在波の抑止でせう結果音質改善でせう 1人 がナイス!しています >スピーカーのエンクロージャー(箱部分)内部に吸音材を詰める理由は何なんですか?

自作バスレフスピーカー　〜Fostex Fe-127E〜

(1) コメント(2) 共通テーマ: 趣味・カルチャー

不思議な繊維シート | Hasehiro Audio　（ハセヒロオーディオ）

それに、印象的なのが、完成して最初の時からけっこう良い音が出てたことですね。 スピーカーって、特に自作だと、しばらく鳴らし込みをしないと良い音が出ないはずなんですよね。だけど、このスピーカーの場合は、最初からわりと良い感じの音が出ていました。 ちょっと音が暴れてる感じがする?って感じのところはあったけど、それはこれから鳴らしこんでいけば解消されそうな部分だと思います。 非常に良い感じのスピーカーができて良かったです。 まとめ 今回のスピーカー製作は作業にも慣れてきたので、休みの日を使って、休み休み作業しながら1日半くらいで仕上げることができましたよ。(スピーカー作りの場合、本当だったら、ボンドを乾かす時間とか、塗装をじっくり行う時間を考えて、もっと日数をかけたほうが良かったりします。) このくらいのシンプルで小型のスピーカーだったら、意外と簡単にできちゃうんですよね。 それにしても、スピーカーを作るのは本当に楽しいですね! 見た目的なかっこよさを追求するのも楽しいし、そして、作った物がオーディオ的に良い音を出してくれるスピーカーになっちゃうってわけなのだから、一石二鳥な感じの趣味な気がしています。 まだまだ、初心者なので自分でのオリジナルな形のスピーカーに挑戦する勇気はないのだけど、そのうちに挑戦したいなあ・・・最近、連続して作っちゃったので、流石にしばらく間をおきたいけど(笑) 今回作ったスピーカーはうちの奥さんにプレゼントする予定なのだけど、見た目的にも音質的にも気に入ってくれたようなので良かったです。 以上が、二個目の自作スピーカーの製作工程でした。

Fostex M800 ダブルバスレフスピーカー吸音材テスト×４パターン！ - Youtube

(塩ビパイプもカットが可能と説明書きに書かれています。) ただし、今回カットする塩ビパイプはこののこぎりの刃だと、ちょっと太すぎます。(替刃式ののこぎりなので、刃の峰の部分が引っかかる!) そこで、カットする箇所に、油性マジックでぐるっと印を書いて・・・ ・・・左手でクルクルと回しながら、右手でのこぎりを引いていきます。 一気に切ろうとしないで、少しずつ削りながら切るようなイメージで、何回転もしながらゆっくりとやると、うまくいきます。 意外と簡単だった。オルファののこぎり、優秀!

0 out of 5 stars L880Kコペンのドア内張りに使用 By seiryu on July 30, 2019 Images in this review Reviewed in Japan on August 6, 2019 Size: 長さ500mm×幅900mm×厚み8mm Verified Purchase 初めてのスピーカー自作で使用しました。密閉型(作ったのはドロンコーン型)なので、使い方を調べて内側全面にボンドで貼り付けました(正しい使い方なのかはわかりませんが)。組み付けもボンドで接着してしまいましたので、効果がどれくらいあるのかはわかりません。 箱鳴り?的なものは無いと思います。 梱包は丁寧にされていまして好印象でした。