curve-fitting

7calore

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La curva sinusoidale si adatta a lm e nls in R

Sono un principiante nell'adattamento di curve e diversi messaggi su Stackoverflow mi hanno davvero aiutato. Ho provato ad adattare una curva sinusoidale ai miei dati utilizzando lm e nls ma entrambi

5calore

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Differenza tra algoritmi di adattamento in scipy

Ho una domanda sugli algoritmi di adattamento usati in scipy. Nel mio programma, ho una serie di punti dati X e Y con solo errori y, e vuole adattare una funzione f(x) = (a[0] - a[1])/(1+np.exp(x-a[2]

5calore

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Passo tupla come argomento di input per scipy.optimize.curve_fit

Ho il seguente codice: import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def func(x, p): return p[0] + p[1] + x popt, pcov = curve_fit(func, np.arange(10), np.arange(10), p0=(0, 0)) alz

6calore

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Polynomial MATLAB forma con alcuni vincoli sui coefficienti

Ho dati che devo interpolare con una funzione che deve essere del tipo seguente: f(x) = ax4 + bx2 + c con a > 0 e b ≤ 0. Sfortunatamente, polyfit di MATLAB non consente vincoli sui coefficienti del po

13calore

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Montaggio corretto con curve_fit scipy compresi gli errori in x?

Sto tentando di inserire un istogramma con alcuni dati in esso utilizzando scipy.optimize.curve_fit. Se voglio aggiungere un errore in , posso semplicemente farlo applicando un weight alla misura. Ma

5calore

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Perché dovrebbe restituire NaN in MATLAB

Ho un sacco di punti in 2D per cui conosco il valore, e mi piacerebbe inserire una spline cubica attraverso di essi per interpolare altri dati usando MATLAB. mio codice è simile: fitobject = fit(x,y,'

10calore

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Quantificazione della qualità della curva adattata utilizzando Python SciPy

Uso Scipy CurveFit per adattare una curva gaussiana ai dati e mi interessa analizzare la qualità della misura. So che CurveFit restituisce una matrice pcov utile, dalla quale la deviazione standard di

7calore

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Perché scipy.optimize.curve_fit non produce una linea di miglior adattamento per i miei punti?

Ho un set di punti dati, (xey nel codice qui sotto) e sto cercando di creare una linea lineare di miglior adattamento attraverso i miei punti. Sto usando scipy.optimize.curve_fit. Il mio codice produc

12calore

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Raccordo dati usando UnivariateSpline in python scipy

Ho un dato sperimentale a cui sto provando ad adattare una curva usando la funzione UnivariateSpline in scipy. I dati si presenta come: x y 13 2.404070 12 1.588134 11 1.760112 10 1.771360 09 1.

5calore

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Come adattare i dati con funzione non lineare e tracciare i dati e adattarli con ggplot()

Una misura mostra un segnale formato come una radice quadrata con offset e un fattore. Come posso trovare i coefficienti e tracciare i dati grezzi e la curva adattata in un grafico? require(ggplot2)