HitsujiNekoMaru https://blog.hatena.ne.jp/HitsujiNekoMaru/ プログラミングを頑張る土木系専攻大学院生のブログ https://siip.hateblo.jp/ データサイエンス この記事では、Haldane式を用いた分解速度のフィッティングを例に、curve_fit関数を用いたPythonでの、フィッティングの実装方法を詳しく解説します。 実際のデータを使いながら、解説していきます ① フィッティングとは フィッティング（fitting）とは、 実験や観測で得られたデータに対して、理論式や経験式のパラメータを最適化し、 「データに最もよく合うように数式の形を決める」作業のことです。 フィッティングの目的と流れ 目的 実験データから、現象を説明する数式（モデル）のパラメータを推定し、 その現象の特徴や傾向を定量的に理解することです。 流れ 実験や観測で得られたデータ（例… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fsiip.hateblo.jp%2Fentry%2F2025%2F05%2F21%2F163325" title="【Pythonの curve_fit関数学ぶ】Haldane式のフィッティングと分解速度解析 - プログラミングを頑張る土木系専攻大学院生のブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/H/HitsujiNekoMaru/20250521/20250521163006.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-05-21 16:33:25 rich https://siip.hateblo.jp/entry/2025/05/21/163325 1.0 100%