least-squares

1熱

1答えて

4つの同様の500x500画像のスタックのための最小二乗フィッティング、ピクセルごとのピクセルを行うスクリプトを書く必要があります。同様に、各ピクセルに同じ4x3マトリックスを使用して、4つの画像すべての特定のピクセル位置の値を長さ3のベクトルに合わせる必要があります。私は、各ピクセルを通してネストされたfor-loopイタレーションを行わないとこれを行う方法がないので、私はCythonが物事を

6熱

1答えて

一般化最小二乗モデルから自己相関をテストできますか？

自己相関問題に対処するために、私のパネルデータに一般化最小二乗モデル（Rでgls）を使用しようとしています。私はどの変数にもラグを持たせたくありません。一般化最小二乗モデル（gls）から自己相関の問題を確認するために、Durbin-Watsonテスト（Rでdwtest）を使用しようとしています。しかし、dwtestはgls機能には適用できませんが、lmなど他の機能にも適用可能です。私のgl

0熱

1答えて

yの集合のために最小の正方形が機能しない

numpyを使用して最小自乗アルゴリズムを実行しようとしていますが、問題があります。誰かが私が与えられたコードで間違っていることを教えてもらえますか？ yをy = np.power(X, 1) + np.random.rand(20)*3またはxの他の妥当な関数に設定すると、すべて正常に動作しています。しかし、y値を与えられたその特定のyについて、私が得ているプロットは無意味です。これは何らかの

0熱

1答えて

私は楕円体に合わせて、次のMATLABスクリプトを使用したい楕円

の中央検索： https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24693-ellipsoid-fit をしかし、私はまた、数学を理解して欲しいです。私はここにこだわっています： % find the center of the ellipsoid center = -A(1:3, 1:3) \ v(7:9); ここで 'A'は楕円の代数

1熱

1答えて

Python lmfitでカーブフィッティングするためのパラメータ推定

Python lmfitを使用して、2005-2016年の月間平均データで最小自乗近似を行います。フーリエ項が機能しなかったようだ # t is in fractional years, e.g. 2017+122./365. def fun(t, a, b, c, A1, A2, A3, A4, B1, B2, B3, B4): An=[A1,A2,A3,A4] Bn=[B

1熱

2答えて

は、私は、フォームの式のかなり単純なシステムを有する線形方程式

の過剰決定系を解きます、私はA, B, C, Dのパラメータを解決する必要があります。私はnumpy.linalg.lstsqで遊んでいましたが、マトリックスの形状を正しく得ることができません。これは私が失敗し import numpy as np N = 10000 x1, y1 = np.random.uniform(0., 5000., (2, N)) x2, y2 = np.ra

1熱

1答えて

AMPL非線形最小二乗

誰でも機能上の単純な最小二乗誤差ベースのため、このAMPLのコードのエラーを見つけるために私を助けてもらえ： F（X）= 1/1 + E^-x param N>=1;# N Number of simulations param M>=1;# Number of inputs param simulations {1..N}; param training{1..N,1..M}; var

0熱

1答えて

ValueError：scipyのfminとleast_squaresをアンパックするには値が大きすぎます

下記のコード（ほとんどのコードの最下部）に、scipyのoptimize.least_squaresをfminの代わりに実装したいと思います。しかし、私はfmin部分をleast_squaresに変更するときに次のエラーに遭遇し、これを解決する方法を知らない。 enter image description here 何次のエラーメッセージがどういう意味： ValueErrorを：あまりにも多くの

0熱

1答えて

MATLAB fitlm：OLSとロバスト回帰

MATLABのfitlmツールを使用しているデータの線形回帰を計算しようとしています。通常の最小二乗（OLS）を使用すると、かなり低いR-二乗値（〜0.2-0.5）を得ることができ、場合によっては非現実的な結果にもなります。堅牢な回帰（特にタルワール）を使用する場合、私ははるかに良い結果を得ます（R2〜0.7-0.8）。私は統計学者ではないので、私の質問は何ですか：何か理由がありますかは堅牢な結

0熱

1答えて

scipy.odrモジュールを使用して水平誤差バーのみがある場合に最適なパラメータを見つけるときの収束

私は、区分的な（そうでなければ線形の）関数を一連の実験データに適合させようとしています。データの形式は、水平誤差バーと垂直誤差バーのみが存在するようなものである。私はscipy.optimize.curve_fitモジュールに精通していますが、の従属変数yに対応する垂直エラーバーのみが存在する場合に動作します。私の具体的なニーズを検索した後、エラーバーがの独立変数xのものである場合に、scipy.