非線形回帰の各パラメータの推定
非線形回帰における各パラメータの分散の推定，なかなか高い山です．
今回は，特に，このサイト，を参考にさせていただきました，ありがとうございます．
とくに，この項目，をほぼ踏襲させていただいております．
まだ，完全に理解しているとはとても思えませんが，上記のサイトの考え方を簡単にまとめると，
１． 何らかの方法（エクセルのソルバー，R，Ky-plotなど）で，各パラメータの推定値を推定する
２． 推定した際の，実際のデータと推定量との差分の二乗和，残差平方和，Se，を計算する
３． 平方平均（Ve, 分散値）を計算する（分散値＝残差平方和÷自由度，自由度は（データ数ーパラメータ数））
４． 残差平方和＋分散値を計算する（Se+Ve)
5． 推定したいパラメータをδだけずらして，その値を使って（変数としてではなく）ソルバーなどで残りのパラメータを推定する
６． その際の残差平方和，S，を計算して，S = Se+nδ2 = Se+Ve，となるδがSE（近似標準誤差）となる
ということになりそうです．
最小2乗法，最尤法（芳賀敏郎）でも，同様の計算手法が用いられています．
ただ．．．．どうも，実際のソフトで行われている計算方法はこれと異なり，
行列
を用いているようです．
ｊｍｐ．
などなど．
行列に関しては，まだ私が理解できていないので，まずは，上記の方法を検証していきましょう．
まず最初に，平均値の場合を考えていきましょう．