Python - ログプロットでベストフィットラインを翻訳する

Question

私は、ログログプロットの巨大な配列に最適な線形回帰直線を試しています。私は私のコードが自動的にy切片を設定するだろうと思っただろう私は、このグラフ

を与える

import scipy.stats as stats 

x = subhalos['SubhaloVmax'] 
y = subhalos['SubhaloMass'] * 1e10/0.704 # in units of M_sol h^-1 
slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(np.log(x), np.log(y)) 

predict_y = intercept + slope * x 
pred_error = y - predict_y 
degrees_of_freedom = len(x) - 2 
residual_std_error = np.sqrt(np.sum(pred_error**2)/degrees_of_freedom) 

idx = np.argsort(x) 

plt.plot(x,y,'k.') 
plt.plot(x[idx], predict_y[idx], 'b--') 
plt.xscale('log') 
plt.yscale('log') 
plt.xlabel('$V_{max}$ [km s$^{-1}$]') 
plt.ylabel('$M_{sub} $ [$M_\odot h^{-1}$]') 
plt.title(' $V_{max} - M_{sub}$ relation ') 

。しかし、それはそうではないようです。

どのようにすれば正しいインターセプトに回線を変換できますか？

Answer 1

あなたの予測は実際log(y) - predict_logyまたはy - exp(predict_logy)または何か他のものは、アプリケーションに依存してあなたがして残差を計算するかどうか

predict_logy = intercept + slope * logx 

として計算する必要があるので、あなたは、log(y)対log(x)に回帰を計算しています。