<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、私は3つのデータ点の間にフィットしている直線の勾配と勾配の標準誤差を得たいと思います。通常これは非常に単純な線形回帰です。ただし、3つのデータポイントは、それ自体が別の線形回帰当てはめの勾配の自然対数であるため、それぞれに関連付けられた標準誤差があります。通常の方法で3つのデータ点に直線を当てはめると、データ点に関連する誤差を考慮に入れることができないため、グラデーションの標準誤差は非常に過小評価されます。
もう少し説明するために、データをいくつか視覚化してみましょう。
1）温度によってグループ化された、時間の関数としてのフィッティング応答。
２）（１ ／温度）の関数として（−１×３勾配の）対数を当てはめる。私が必要とする重要なビットはこのグラフの勾配と勾配の標準誤差です...
パート2）でグラデーションの標準誤差を過小評価しないようにするための対処方法についての考えはありますか。
