左側の数字を代入すると右側の数字が導き出される式です
対数関数だと思います
近似値で構いません
ちなみに今自作しているオーディオ機器の部品の定数に使います
100 -44.91
120 -42.10
150 -38.70
180 -35.93
220 -33.04
270 -30.28
330 -27.78
390 -25.90
470 -23.94
560 -22.35
680 -20.78
820 -19.41
1000 -17.99
1200 -16.93
1500 -15.68
1800 -14.79
2200 -13.87
2700 -13.07
3300 -12.37
3900 -11.84
4700 -11.33
5600 -10.92
6800 -10.51
8200 -10.18
EXCEL での計算方法です。
まずの項を対数にするので、として計算します。
底は自然対数でも整数でもかまいません。
とのデータ列を選んで、散布図を作成します。
表示されたデータ群を選択し、右クリックから「近似曲線の追加」を選択します。
近似曲線から使用したい形式を選択し、「グラフに数式を表示する」を選択して、OKを押します。
今回は2次式を選択しましたが、次数は自由に設定できます。
ただし、次数をあまり高くすると、データ範囲内は近くなっても、データ範囲外は誤差が大きく
なるので、適切に選ぶ必要があります。
また、もともとの値が指数関数で近似できる場合は、対数をとらずに素データで散布図を作成し、
指数関数で近似してもできます。
いろいろとオプションを変更して試してみるとよいでしょう。
コメントを有効にしていただければ、不明な点は補足します。
データ自身のブレと変化が大きく、単純な指数関数にはならないようです。
EXCEL で散布図を使用し、対数を2次にして近似式を立て下記のようになりました。
(log の底は10)
計算結果を表にしてみましたが、以下のように誤差が結構あります。
ただし、全体で見たときの誤差平均は1%以下にはなっています。
入力値(X) | 目標値(Y) | 計算値 | 誤差 |
---|---|---|---|
100 | -44.91 | -44.508 | -0.402 |
120 | -42.1 | -41.68440256 | -0.415597441 |
150 | -38.7 | -38.39714965 | -0.302850348 |
180 | -35.93 | -35.84898471 | -0.081015291 |
220 | -33.04 | -33.18754343 | 0.147543434 |
270 | -30.28 | -30.62610149 | 0.346101489 |
330 | -27.78 | -28.26781269 | 0.487812687 |
390 | -25.9 | -26.41902633 | 0.519026331 |
470 | -23.94 | -24.47700416 | 0.537004157 |
560 | -22.35 | -22.77153156 | 0.421531563 |
680 | -20.78 | -21.01517336 | 0.235173356 |
820 | -19.41 | -19.4546413 | 0.044641301 |
1000 | -17.99 | -17.943 | -0.047 |
1200 | -16.93 | -16.68354889 | -0.246451106 |
1500 | -15.68 | -15.31065638 | -0.369343616 |
1800 | -14.79 | -14.32663778 | -0.463362225 |
2200 | -13.87 | -13.38676107 | -0.483238929 |
2700 | -13.07 | -12.58226129 | -0.487738714 |
3300 | -12.37 | -11.94553705 | -0.424462945 |
3900 | -11.84 | -11.52991658 | -0.310083422 |
4700 | -11.33 | -11.18862524 | -0.141374757 |
5600 | -10.92 | -10.98623785 | 0.066237848 |
6800 | -10.51 | -10.89555442 | 0.385554418 |
8200 | -10.18 | -10.94112014 | 0.761120141 |
誤差の平均値 | -0.009282169 |