ExponentialFit コマンドは、 の形式の指数関数を、変換したモデル関数  を使用し最小二乗によりデータにフィッティングします。ここで、 は  です。実行後の関数はモデルパラメータ と  で線形です。各点が (, ) の数値のペアである k 個のデータ点を与えると、ExponentialFit コマンドは、k 個の残差の二乗和が最小となる  および  を求めます。i 番目の残差は i 番目のデータ点の値  です。

最初の使い方で、1 番目のパラメータ X は独立変数 x のk 個の値を含むベクトルで、2 番目のパラメータ Y は従属変数 y の k 個の値を含むベクトルです。Y のエントリは正の数でなければなりません。2 番目の使い方で、1 番目のパラメータ XY は 2 列を持つ行列で、1 列目が X に対応し、2 列目が Y に対応します。X, Y, および XY についてリストまたは配列を使用することができます。詳細は、Input Forms を参照してください。

オプションパラメータ v が与えられる場合は、ExponentialFit コマンドは、v の指数関数と a および b の計算値を返します。そうでない場合は、a および b の値を含むベクトルが返されます。

ExponentialFit コマンドは、Statistics[LinearFit] コマンドをコールして与えられたデータを線形化モデルにフィッティングします。LinearFit コマンドで使用される weights=W などのその他のオプション (W は重みのベクトル) は、ExponentialFit で使用できます。しかし、追加の結果を得るための output オプションを含むこれらのオプションは、変換後のモデルに適用することに注意してください。基本的な線形回帰ソルバーに関する詳細は、LinearFit を参照してください。

XY パラメータは Maple 15 で導入されました。

with(Statistics):

X := Vector([1, 2, 3, 4, 5, 6], datatype=float):

Y := Vector([2, 5.6, 8.2, 20.5, 40.0, 95.0], datatype=float):

ExponentialFit(X, Y, v);

W := Vector([1, 1, 1, 2, 5, 5], datatype=float):

ExponentialFit(X, Y, weights=W);