data-fitting

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私はTF1の合計を使って、ROOT Cernの区分的関数を使ってフィットしようとしています。ここにコードの重要な部分があります。 TCanvas *cvi = new TCanvas("V(i)","V(i)",200,10,600,400); TGraphErrors *gvi = new TGraphErrors(27,i,V,si,sV); TF1 *vi1 = new TF1("vi

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ガウスPythonの混合

私はガウス混合モデルをpythonの1次元配列に収めようとしています。私はPythonのSklearnライブラリから "混合"を使用しています。私のサンプル配列には、mean = 70.2とvariance = 11.8の単一正規分布からの437サンプルが含まれており、通常の形状を失うことなくノイズを追加しました。 Pythonで私の配列、すなわちVは、のようになる： V =配列（[87.376

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ポイントのセットにガウス関数をフィッティング

FWHMを見つけるには、（x、f（x））の値のセットに対応するガウスfを見つける必要があります。利用可能なフィッティング方法（私はC＃に限定されています）は、解がn次の多項式であると仮定しています（またはこれまでのところ見つけられたことです）。私は、ガウスの発見を目的とした特殊なフィッティング方法/計画が存在するかどうか疑問に思っています。それとも、高速に収束する一般化された方法がありますか？私

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scipy optimize.least_squaresメソッドから適合したパラメータの共分散行列を取得する

制約付き非線形最小二乗最適化を実行するためにscipy.optimizeのleast_squares methodを使用しています。私は適合パラメータの誤差バーを得るために、適合パラメータの共分散行列をどのように得ることになるのだろうと思っていましたか？これはcurve_fitとleastsqではかなり明確ですが、least_squaresメソッドではあまり明確ではありません（少なくとも私にとっ

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Matlabのパラメトリックカーブに合わせることは可能ですか？

Iは x = cos(t)/sqrt(1-(a/b)^2) y = b*sin(t)-a によって与えられるパラメトリック曲線、（間-1と1とx値linspace(0,9,n)に対応する値で）n次元ベクトルdataにより与えられたデータセットを、フィットしたいですa < bおよび0 < t < piについては、このカーブはx軸の下に下げられたx軸の下にaの下半分の楕円の上半分で、x軸と-1と

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シグモイド曲線の開始値を自動的に見つける

私は〜10.000のベクトルを持っており、それぞれにシグモイド曲線を当てはめたいと思います。いずれの場合も、フィッティングの開始パラメータを定義する必要があるので、これらのパラメータを自動的に探したいと思います。 stackexchangeでは、非線形モデル（one、two）の開始値を自動的に見つける方法について議論されていますが、これらの議論では、ガウス関数のフィッティングなどの特定のケースにつ

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scipyで適合した分布から標準偏差を得るには？

私は複数のディストリビューションに適合させ、それぞれの標準偏差を取得しようとしています。しかし、標準偏差については、infまたはNanのいずれかで再配布されます。私がやっているフィット分布の分散を得る方法は正しいのですか？より良い方法がありますか？なぜナンズ？これは私がやったことです： param = distribution.fit(data) arg = param[:-2] loc =

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Python：尤度関数の値の範囲を差し込むと、常に同じ値が返されます

私は尤度関数を計算するプログラムを作成しています。 #loglikelihood def like_xe(I): model=(0.1535*(Z/A)*((charge*c/v_array)**2))*(np.log((2*m_e*(gamma_array**2)*(v_array**2)*(w_array)/((I*1.6E-6)**2)))-(2*(v_array/c_speed

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3次元表面のためにPythonに収まる最小四角形

いくつかのデータに私の表面方程式を適合させたいと思います。私はすでにscipy.optimize.leastsqを試しましたが、境界を指定することができないため、使用できない結果が出ます。私はまた、scipy.optimize.least_squaresをしようとしたが、それは私にエラーを与える： ValueError: too many values to unpack 私の式は、上記の式の

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Python scipy GEVフィットがディストリビューションと一致しません

私は月間最大240回の潮の配列を持ち、復帰時の計算のためにそのデータにGEVカーブをフィットさせようとしています。しかし、適合したGEV曲線は、GEV関数に入力された潮のヒストグラムに似ていません。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import genextreme as gev tid