data-fitting

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パラメータを制約するためのカイ二乗検定

私は、宇宙論のパラメータを制約するためのchi^2検定の使用に関する重要な質問を持っています。私はあなたの助けに感謝します。この質問に負のレートを付けないでください（この質問は私には重要です）。 600データを扱うデータファイル（data.txt）があり、このデータファイルは3列あり、最初の列はredshift（z）、2列目は観測値dL（m_obs）、3列目はエラー（err） 。我々はカイ知ってい

python python-2.7 python-3.x data-fitting chi-squared 2017-08-11

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多次元ODRフィッティング

scipy.odrを使用してN = 3個の観測値（X、Y）のM = 2セットに適合させたい場合は、2*Mの最適値（勾配と切片の推定値M個の観測セットのそれぞれの中で）。 scipy.odrのドキュメントといくつかの関連するstackoverflowの質問を読むことから、これが可能であるようですが、次の最小限の例を試してみると、フィッティングが収束しない（Reason(s) for Halting:

python scipy data-fitting 2017-10-02

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関数lsqcurvefitがMatlab 2015bで機能しないように見えるのはなぜですか？

Matlab 2015bを使用していますが、関数lsqcurvefitが機能していないようです。実際には、次のエラーメッセージが表示されます。 Diagnostic Information: Feature: Optimization_Toolbox License path: /home/username/.matlab/R2015b_licenses:/.netmount/app/MAT

matlab curve-fitting data-fitting matlab-compiler 2017-08-20

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matplotlibのは：私はいくつかのデータポイントをプロットするために、次のコードを使用しています1

で2つのXYプロットを置く（XI、YI） import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xi = np.array(data_df[['col_A']]) yi = np.array(data_df[['col_B']]) plt.figure() plt.plot(xi, yi) x = np.linspace(0, 30

python-3.x matplotlib curve-fitting data-fitting 2017-10-13

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ODRを使用したデータの上限と非対称エラーによるPythonの法則の適合

私はpythonを使用してべき乗則にいくつかのデータを収めようとしています。問題は、私のポイントのいくつかが上限にあることです。フィッティングルーチンにどのように含めるべきか分かりません。 データでは、残りの部分がはるかに小さい場合、yの誤差として上限を1に設定しました。このエラーを0にしてuplimsリストジェネレータを変更することができますが、フィットはひどいです。 コードは以下の通りです：

python curve-fitting data-fitting model-fitting power-law 2017-10-19

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gnuplotループ内でプロットをフィットして書き直します

gnuplotに問題があります。私は、51の列を持つ2つのデータファイル（file1とfile2）を合わせる必要があります。このようなループでやります。 do for [j=2:51] { fxj(x) = Dxj*x+ qxj fit [xmin:xmax] fxj(x) '< paste file1 file2' u 1:(((column(j))+(colum

loops for-loop gnuplot data-fitting 2017-12-11

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Seaborn distplot：いくつかの固定パラメアを使った分布に適合

与えられたデータ配列xにいくつかの分布、例えばガンマを当てはめ、対応する密度関数をプロットしたいと思います。私はseaborn.distplotとscipy.stats経由で簡単にこれを行うことができます。 sns.distplot(x, fit = stats.gamma) は、しかし、のは、私は、このディストリビューションのいくつかのパラメータは、たとえばlocのために、固定されたままにし

python matplotlib seaborn data-fitting 2017-12-16

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非線形の制限線をPythonのデータセットに定義する

私は（x、y）のデータをいくつか持っています。これをPythonでプロットするだけで、 このデータにいくつかの線や輪郭をフィットさせ、内側と外側の半径を定義して、それらの範囲内の点をランダムに選択できるようにしたいと考えています。 しかし、どこから始めるかわかりません。何か案は？

python curve-fitting data-fitting 2017-09-14

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scipyのダウンロードカーブフィットの最適化は、対数スケールが

値だから私はこの方程式にデータポイントのセットに合うようにしようとしていますのために働いていません1）---ショックリーダイオードの式 私は与えられたデータの束に。 VとIの値を知っているので、Ioとnの値を最適化して、私が与えられたデータセットと密接に一致するデータを取得する必要があります。 しかし、scipy最適化曲線フィットは、私にはn =〜1.15とIo =〜1.8E-13の値を与えず、代

python matplotlib scipy curve-fitting data-fitting 2017-11-07

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「フィット」機能から

間違った係数を取得、私はこのように見ているテーブルを持っている：左から ： x Line Name -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 -1500 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 N

arrays matlab curve-fitting data-fitting coefficients 2017-09-20

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