如何在非线性数据拟合中使用积分:先用Fsumsquares再用fminunc进行参数优化
在非线性数据拟合中使用积分的方法通常涉及两个步骤：首先使用Fsumsquares函数进行拟合，然后使用fminunc函数进行参数优化。
- Fsumsquares函数： Fsumsquares函数是MATLAB中用于非线性数据拟合的函数之一。它通过最小化残差平方和来拟合数据。在拟合过程中，可以使用积分来处理非线性数据。
- fminunc函数： fminunc函数是MATLAB中用于无约束非线性优化的函数。在非线性数据拟合中，可以使用fminunc函数对拟合参数进行优化，以使拟合结果更加准确。
具体步骤如下： 步骤1：定义拟合函数 首先，需要定义一个拟合函数，该函数将输入参数和自变量作为输入，并返回拟合值。在这个函数中，可以使用积分来处理非线性数据。
步骤2：使用Fsumsquares函数进行拟合 使用Fsumsquares函数进行数据拟合。将拟合函数和实际数据作为输入，并指定初始参数值。Fsumsquares函数将根据拟合函数和实际数据计算残差平方和，并返回最佳拟合参数。
步骤3：使用fminunc函数进行参数优化 使用fminunc函数对拟合参数进行优化。将拟合函数、实际数据和初始参数值作为输入，并指定优化的目标函数。fminunc函数将根据目标函数和初始参数值计算最优参数，并返回优化后的参数。
通过以上步骤，可以在非线性数据拟合中使用积分来提高拟合的准确性。
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1回答
我正在尝试将指数曲线拟合到由pandas数据帧表示的一些数据。数据如下所示： ? 我用来进行曲线拟合的代码： import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
t = df['time'].values
ym = df['value'].values
def func(t, c0, c1, c2, c3):
return c0 + c1*t - c2*np.exp(-
浏览 59提问于2020-10-16得票数 1
2回答
在曲线拟合过程中，我需要一些代码的帮助。
我有以下数据：
‘’x_data=0.0，0.006702200711821348，0.012673613376102217，0.01805805116486128，0.02296065262674275，0.027460615301376282，0.03161908492177514，0.03548425629114566，0.03909479074665314，0.06168416627459879，0.06395092768264225，0.09524153605632，0.0964823380829502，0.11590819252589110
浏览 0提问于2021-09-19得票数 0
1回答
我有很多困难，拟合这些数据，特别是获得拟合参数，以匹配预期的参数。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def gaussian_model(x, a, b, c, d): # add constant d
return a*np.exp(-(x-b)**2/(2*c**2))+d
x = np.linspace(0, 20, 100)
mu, cov = curve_fit(gaussian_model, xdata, ydata)
fit_A = mu[0]
fit_B = mu[1]
fit_C
浏览 15提问于2022-09-25得票数 0
1回答
我使用matlab中的fminunc函数对我拥有的一些数据执行了MLE拟合，并从Hessian输出估计了参数置信区间。有没有人有办法在拟合曲线周围生成95%的置信区间？
浏览 1提问于2015-03-22得票数 0
1回答
我正在尝试实现一个程序来拟合我的实验中的电泳数据。
目的是根据数据集中的峰面积，从电图中峰的相对面积中推导出生物分子相互作用的动力学参数。
由于所有相关的微分方程都是已知的，而且方程组有一个解析解，如下所述：
我开始输入相关的方程式(6，8，13，.从引用的手稿)在matlab。
这样创建的函数可以工作，我可以用它来模拟相互作用物种的电图。
显然，我现在想使用这个函数来拟合实验数据并检索参数(总共8，Va，Vc，MUa，MUc，k，A0，C0，基线噪声)。
其中一些显然是相互关联的。示例值可能是(给出其大小的一个概念)：
params0 = [ ...
8.44E-02
浏览 3提问于2012-09-25得票数 0
1回答
我需要拟合从两个正弦波创建的正弦曲线，并提取拟合曲线的参数(如频率、振幅等)。 数据示例： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
x = np.arange(0, 50, 0.01)
x2 = np.arange(0, 100, 0.02)
x3 = np.arange(0, 150, 0.03)
sin1 = np.sin(x)
sin2 = np.sin(x2)
sin3= np.sin(x3/2)
sin4 = sin1 + sin2+sin3
plt.plot(x, sin4)
浏览 15提问于2021-03-19得票数 0
1回答
曲线拟合大型数据集
、、、
现在，我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集；有两个数组，x和y，每个数组都有352个元素。我对数据拟合了一个多项式，效果很好：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
poly=np.poly1d(coeff)
但我需要一条更精确的优化曲线，所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的代码：
import numpy as np
import scipy
from scipy import scipy.opt
浏览 3提问于2011-07-28得票数 2
最近，我一直在尝试将许多随机效应模型拟合到相对较大的数据集中。假设大约有5万人(或更多)在25个时间点观察到。有了这么大的样本数量，我们就包括了很多我们正在调整的预测因子--也许是50个左右的固定效应。我用R中的lme4::glmer将模型拟合成二进制结果，并对每个主题进行随机截取。我不能详细介绍数据，但是我使用的glmer命令的基本格式是：
fit <- glmer(outcome ~ treatment + study_quarter + dd_quarter + (1|id),
family = "binomial", data = d
浏览 9提问于2017-06-21得票数 10
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1回答
我想做一个曲线拟合，我把曲线拟合成窦房结和余弦的总和。但是，即使仅仅适合宇航员也是完全错误的。
下面是我的代码:使用来自nc文件的数据(使用xarray操作)：
ds_s_tagesgang‘’hour‘=数组( 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23)
ds_s_tagesgang'T2m‘=阵列(-0.60313714、-0.6527668、-0.669063、-0.6045208、-0.46157956、-0.36819172、-0.17480397、0.00283241、0.15954256、0
浏览 7提问于2022-05-23得票数 0
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1回答
我正在绘制数据集并进行对数拟合，但由于某些原因，拟合似乎是，在某个时候，我得到了足够好的拟合，但后来我绘制了该数据集，结果出现了这种不合适的情况。一开始有一个0.0 0.0076，但是为了避免渐近线，我把它改成了0.001 0.0076。
我正在使用(上面的图像不是这个，但现在我正在用这个测试，而且也有这个坏的匹配)这是适合的
f(x) = a*log(k*x + b)
fit = fit f(x) 'R_B/R_B.txt' via a, k, b
输出为
而且，有时它说7次迭代和上面的屏幕截图一样，其他的只有1次，当它做了“正确”的匹配时，它就像35次迭代或者什么的，如果我
浏览 2提问于2022-04-16得票数 2
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在Tensorflow中有Fminunc函数吗？我试图使我的模型更快地收敛，并认为我将能够使用fminunc函数，就像在Matlab中一样。()
但是，我没有在Tensorflow...Maybe中找到内置的fminunc函数，我错过了它。人们可以描述它的实现吗?或者，如果存在类似的伪装，那么在Tensorflow中它被称为什么？
浏览 3提问于2016-06-29得票数 1
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我试图找到参数值，以便用给定的一组点最好地拟合下面的模型函数。
Model:
x
y = ------------------------
1- (a1*x)^2 + (a2*x)^4
where parameters are: a1, a2
(1)我用这个方程找到了最优参数值，但它给出了任意x(红色图)的y=~0值。
(3)令人惊讶的是，使用以下只包含一个参数的模型得到了更好的拟合。
Model:
x
y = -------------
1- (a1*x)^2
where para
浏览 7提问于2022-08-09得票数 1
1回答
大家好，
为了给你看我的问题，我画了一幅画。如你所见，带有红色的曲线'A(m)‘是目标函数。它的表达是众所周知的。
绿色曲线为4参数a，b，c，d的函数f，该函数非常复杂(表达式有4000多个字符串)，由程序生成。
我的问题是如何用另一个附加条件找到最佳拟合参数a，b，c，d：。
f >= A
的主要困难是速度，正如前面提到的，的功能太复杂了
我尝试使用嵌套循环来查找最佳参数，但每个循环需要几分钟才能运行，然后失败。
我对蟒蛇很陌生。如有任何建议和意见，将不胜感激。
提前谢谢大家！
浏览 0提问于2018-05-13得票数 0
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1回答
我试图拟合一个非线性幂律函数，它遵循方程: y=b(x^-a)*使用onls包。
这是我的输入数据：
x <- c(370, 470, 520, 590, 660, 880, 950)
y <- c(11.7, 6.7, 5.31, 4.6, 4.8, 3.2, 1.6)
当我使用函数onls()时，如函数示例中所示：
DAT <- as.data.frame(x, y)
onls(y ~ b1*x^b2, data=DAT, start=list(b1=1000, b2=1))
我得到以下错误：
Error in model.frame.default(formula =
浏览 3提问于2021-10-10得票数 0
1回答
我有一个非常基本的问题，试图回答为什么MatLab中的以下函数不能适当地将给定的数据与逻辑曲线相匹配，给出一个正确的方程。解决这个问题的方法可能很简单，但我对MatLab曲线拟合工具箱完全不熟悉。我的代码如下：
function [fitresult, gof] = createFit1(Dose, Response)
%CREATEFIT1(DOSE,RESPONSE)
% Create a fit.
%
% Data for 'untitled fit 1' fit:
% X Input : Dose
% Y Output: Response
%
浏览 14提问于2022-09-09得票数 0
我无法将对数和指数衰减曲线正确地拟合到我的实验数据点，就好像建议的曲线拟合与我的数据中的模式不太相似一样。
我有以下示例数据：
data = {'X':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
],
'Y':[55, 55, 55, 54, 54, 54, 54, 53, 53, 50, 45, 37, 27, 16, 0
]}
df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame(data,columns=['X','Y
浏览 6提问于2022-03-10得票数 0
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3回答
我有一组函数k(x)的点。我试图做一些曲线拟合，以求精确的k(x)函数。数据点似乎与逻辑曲线相吻合，只是稍微移动和强调了一下。
到目前为止，我已经尝试过多项式回归，但我不认为拟合是正确的。我在这里附上了一张拟合曲线的快照。
因此，我的问题是，逻辑回归是否只用于分类任务？或者它可以用于曲线拟合吗？
如果不是的话，还有哪些其他可用的技术来拟合一组数据点的逻辑曲线呢？
📷
浏览 0提问于2019-02-19得票数 1
1回答
高斯拟合函数异常
、、、、
我已经用scipy curve_fit编写了一个代码来拟合数据集中的高斯函数。有几个不同的数据集。一个有19个点，一个有21个点，它们都包括0.5-0.7，1.0-1.2和1.5-1.7范围内的不同数据集。令人惊讶的是，当我在19个点数据集中运行代码时，它们都成功地执行了，但在21个点数据集中，只有1.5-1.7个范围的数据具有正确的拟合。所有其他人都被赋予了可怕的错误拟合。下面是代码。 #function declaration
def gauss(x, amp, mu, sigma):
y = amp*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))
ret
浏览 42提问于2021-09-27得票数 0
1回答
我们可以使用sklearn的make_regression()函数生成多目标回归数据集。这里，目标的数量是`2 X, y = make_regression(n_samples=5000, n_features=10, n_informative=7, n_targets=2, random_state=1, noise=5) 现在，我想创建一个多目标数据集，其中target变量的范围(或模式)将不同。因此，不同的ML模型可以很好地对不同的目标进行拟合和预测。 假设我在一个数据集中有两个目标。通过Linear、Lasso或Ridge可以很好地拟合和预测目标1，而通过RF、SVR或Knn可以很
浏览 34提问于2021-11-03得票数 0
2回答
我正在尝试拟合一些数据和东西，我知道有一个简单的命令可以用python/numpy/matplotlib来做这件事，但我找不到它。我想大概是这样的
popt,popc = numpy.curvefit(f,x)
其中popt是f的参数，popc是拟合质量，f是f的预定义函数。你们谁知道吗？
浏览 0提问于2011-11-27得票数 14
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根据我的目标函数，使用MATLAB优化工具箱函数fminunc对两个不同长度的参数进行优化。我需要优化这两个参数。该算法需要从这些参数的初始点开始：
x0 = randn(10,3);
y0 = rand(20,1);
options = optimoptions(@fminunc,'Algorithm','quasi-newton');
[Coeff_min, Error_min] = fminunc(@objectiveFunction, x0, options)
如何将两个初始参数传递给函数？
浏览 1提问于2015-11-25得票数 2
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我试图用fminunc解决以下函数：
Σ((x(i)-1).^2) for i = 1 to 20
我的代码如下：
fun4 = @(x) sum((x(i)-1).^2, i, 1, 20)
[x,fval,exitflag,output]= fminunc(fun4,[1,1])
并且，它给出了以下错误：
?？?使用==> sym.sym>notimplemented 2514时出错
函数'subsindex‘不是为MuPAD符号对象实现的。
你能帮帮我吗？
浏览 7提问于2017-05-30得票数 0
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2回答
我正在使用LSTM (长期短期记忆)预测苹果股票收盘价使用前3天。我的问题是，这个模型低估了收盘价。这篇文章的结尾给出了最终结果的照片。
首先，我有一个非常左偏的苹果股票数据集，如下图所示。我使用LSTM模型预测收盘价，使用前3天和批次大小为10。
📷
rec_obj <- recipe(Close ~ .,aapl) %>%
step_sqrt(Close) %>%
step_center(Close) %>%
step_scale(Close) %>%
prep()
aapl_normalized <- bake(re
浏览 0提问于2022-02-14得票数 0
1回答
我试图使用来自包的函数来拟合一个动态混合模型(散装的Weibull，尾部的Pareto )：
library(repmis)
library(evmix)
data=source_data("https://www.dropbox.com/s/r7i0ctl1czy481d/test.csv?dl=0")[,1]
test=fdwm(data,c(0.9150062,75.4699181,quantile(data,0.98),11.21,87.41,0.05))
我正在经历一种奇怪的行为:函数首先返回一个错误.：
Error in integrate(rx, wshape,
浏览 0提问于2015-05-26得票数 0
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我想拟合这个方程，以求变量的值，特别是“c”。
a*exp(-x/T) +c*(T*(exp(-x/T)-1)+x)
我确实有这样的价值
a= -45793671；T= 64.3096
由于缺乏初始参数，cftool中的SSE和RMSE误差过高，无法对数据进行拟合。我也尝试过其他方法(线性拟合)，但是误差很大的问题依然存在。
是否有任何方法可以很好地拟合数据，以便为c找到最精确的值？
for x:
0
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
`
for y:
-45793671
-87174
浏览 2提问于2021-07-17得票数 0
我在做数据拟合。我需要一个表面。我用了两种方法。
1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
我试图用nlinfit，拟合一条曲线，但是我有3个未知数。
我试图拟合的方程是管内的层流速度剖面。
u = umax( 1 - ( r / R ) ^ 2 )，，u是速度，umax是中心线速度，r是离中心线的距离，R是管的半径。
问题是umax、r和R都是未知数。
从上面的图像，中心线是轴。我已经包含了一组数据的代码：
clc
clear all
XMean = [0.13518
0.1599
0.17035
0.18053
0.18849
0.19577
0.19373
0.18781
0.17245
0.15728
0.13404
0.10981];
r = [-5.5000
浏览 0提问于2014-10-30得票数 1
我一直在使用本教程()来拟合我的数据的指数曲线(有关数据：，请参阅pastebin )。我调整了输入以使用自己的数据，并将函数从负指数(m * np.exp(-t * x) + b)更改为正指数(m * np.exp(t * x) + b)。
这是我的代码(改编自本教程)：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
# read data
df = pd.read_csv(r'C:/Users/HP/OneDrive/Bachelor/Segmentieru
浏览 6提问于2022-09-03得票数 0
1回答
下面的代码用于使用gstat包在R中使用kriging方法预测三个位置的v值。
library(gstat);
library(sp);
walk470 <- read.table("D:/kriging/walk470.txt",header=T)
attach(walk470)
coordinates(walk470) = ~x+y
walk.var1 <- variogram(v ~ x+y,data=walk470,width=10)
plot(walk.var1,xlab="Distance",ylab="Semivariance&
浏览 3提问于2015-03-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试拟合以下数据 tau = [0.0001, 0.0004, 0.0006, 0.0008, 0.001, 0.0015, 0.002, 0.004, 0.006, 0.008, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 0.6, 0.8, 1.0, 1.5, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0]
tet = [1.000000000, 0.993790739, 0.965602604, 0.924802378, 0.88010508, 0.778684048, 0.702773729, 0.569882533, 0.544103907, 0.5470963
浏览 13提问于2021-01-10得票数 0
我正在学习TensorFlow。
关于中的代码，我有一个问题
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3
# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know tha
浏览 5提问于2016-12-03得票数 0
回答已采纳
我正在尝试用CDF泊松分布来拟合我的数据。我使用了scipy.stats.poisson from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.stats import poisson
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data_to_fit = np.array([[ 3.839 , 0.01818182],
[ 3.9158 , 0.05454545],
[ 3.9542 , 0.07272727],
[ 4.
浏览 19提问于2021-02-09得票数 1
回答已采纳
有谁知道用javascript实现的等价物(至少是的一部分)？我正在尝试将各种分布(例如，偏态正态分布)拟合到分位数，但我以前需要一个优化库。
浏览 1提问于2012-06-13得票数 5
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1回答
双参数方程的曲线拟合
、、、
我有两个数组：
E= [6656400;
13322500;
19980900;
26625600;
33292900;
39942400;
46648900;
53290000]
和
J=[0.0000000021;
0.0000000047;
0.0000000128;
0.0000000201;
0.0000000659;
0.0000000748;
0.0000001143;
0.0000001397]
我想通过应用这个方程，为上述数据找到合适的曲线拟合：
J=A0.*(29
浏览 4提问于2015-01-29得票数 0
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1回答
我希望最小化如下函数：
这里，n可以是5,10,50等等。我想使用Matlab，并使用梯度下降法和拟牛顿法结合BFGS更新来解决这个问题，并配合回溯线搜索。我是Matlab的新手。有人能帮忙吗？我可以在这个链接中找到一个类似问题的解决方案：。
但是，我真的不知道如何在Matlab中创建一个向量值函数(在我的例子中，输入x可以是一个n维向量)。
浏览 1提问于2019-04-15得票数 1
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1回答
我正在尝试将抛物线拟合到我在R中的数据，我已经在MATLAB中创建了fit (所以我知道参数值)，但是当我运行以下代码时：
library("nls2")
fo <- y ~ A * (x ^ 2) + B * x + C
sA <- seq(-.000001,0,len=10)
sB <- seq(0,.001,len=10)
sC <- seq(1,20,len=10)
st1 <- expand.grid(A=sA,B=sB,C=sC)
mod1 <- nls2(fo,start=st1,algorithm="brute-fo
浏览 4提问于2015-01-04得票数 0
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2回答
我正在试着用cftool来拟合一个基本的振荡器。问题是Matlab不会进行拟合；它一直在画一条直线。我一直在试验起始点和限制，但都没有用。 这个问题可能是微不足道的，但我想不出问题是什么。 当前拟合： ?
浏览 34提问于2021-01-21得票数 1
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1回答
我有一个关于Drake中自动区分(AD)的问题。如果有人用python为系统编写DAE，Drake如何计算用于优化的导数？它在后端是否有AD包，或者它使用有限差分。另外，它如何实现四元数表示的积分和微分。非常感谢您提前抽出时间。
浏览 3提问于2021-05-20得票数 1
有一个heat_output在temp上的数据帧df_heat。作为第一个近似值，你可以用两个线性模型和一个断点来拟合曲线：
lm(data = df_heat, heat_output ~ temp + I(pmax(17-temp, 0)))
我喜欢拟合低温的线性模型和高温的sigmoid函数，就像 (德国)所建议的那样。断点可以是5°C时的固定值。
如何在R中指定此公式？
浏览 6提问于2021-04-13得票数 0
我在MATLAB中有以下代码：
% Set options for fminunc
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);
% Run fminunc to obtain the optimal theta
% This function will return theta and the cost
[theta, cost] = ...
fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
我
浏览 12提问于2017-05-14得票数 4
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1回答
我试图实现线性回归，只有一个功能使用fminunc在八度。
这是我的密码。
x = load('/home/battousai/Downloads/ex2Data/ex2x.dat');
y = load('/home/battousai/Downloads/ex2Data/ex2y.dat');
m = length(y);
x = [ones(m , 1) , x];
theta = [0 , 0]';
X0 = [x , y , theta];
options = optimset('GradObj' , 'on
浏览 5提问于2017-06-30得票数 3
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1回答
用指数函数拟合时间序列数据
、、、、
我必须将以下指数函数拟合到时间序列数据()中。
$C(t)$ = $C_{\infty} (1-\exp(-\frac{t}{\tau}))$
我想要计算C(t)达到$C_{\infty}$的时间尺度$\tau$。我想请教一下如何计算$\tau$。我找到了一个使用曲线拟合的示例。但是我不确定如何在scipy中使用curve_fit库来设置上述问题。
浏览 20提问于2021-04-13得票数 0
我一直在寻找一个C++库，它可以近似于一个多项式函数f(x，y) =z，给定一组已知的三维点(x，y，z)。
使用matlab中的fit函数或曲线拟合工具(请参见链接中的图像中的具体示例)，这很简单，但我需要将此功能集成到一些用C/C++编写的现有软件中，因此我需要专门寻找一个C++库。有人能给我指点可能有用的东西吗？
我遇到过许多曲线拟合库，但它们似乎都局限于一维曲线的拟合。我一直在寻找回归和插值函数，也许我是在寻找错误的东西？
📷
浏览 0提问于2023-01-02得票数 1
1回答
我对R和统计都很陌生，真的需要你的帮助。我应该分析一些数据，以找到一个描述它的分析模型。我有2个反应(y1，y2)和(4个预测因素)。我考虑使用R执行分析，并遵循以下步骤: 1)对于每个响应，我测试了一个线性模型(lm命令)，并发现：
Call:
lm(formula = data_mass$m ~ ., data = data_mass)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.805e-06 -1.849e-06 -1.810e-07 2.453e-06 7.327e-06
Coe
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
2回答
我有一个关于正态分布的问题(用mu = 0和sigma = 1)。
让我先这样称呼朗或范伦德吧
x = normrnd(0,1,[4096,1]); % x = randn(4096,1)
现在，为了评估x值是否符合正态分布，我调用
[a,b] = normfit(x);
有一个图形化的支持
histfit(x)
现在是问题的核心:如果我对x如何拟合给定的正态分布不满意，我如何优化x，以便更好地拟合预期正态分布的0均值和1标准差？有时，由于表示值很少(本例中为4096 )，x非常不适合预期的高斯，因此我想要操作x (线性与否，在这个阶段并不重要)以获得更好的适应度。
我想说我可以访问统计工具箱
浏览 14提问于2013-03-19得票数 5
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1回答
我有一些实验数据，我想用fmin函数来拟合。我已经在另一个样品上使用了fmin，一切都很好。
这一次，我要用如下的函数来表示数据：
def f3(c,t):
resultat=0
test=t-c[0]
if (test<0):
resultat = c[1]
else:
resultat = c[1]+c[2]*(t-c[0])+c[3]*(t-c[0])*(t-c[0])+c[4]*(t-c[0])*(t-c[0])*(t-c[0])
return resultat
T是时间向量，c是阈值(多项式系数的ci)(用这个
浏览 2提问于2012-07-18得票数 1
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我试着用约束参数来拟合混合效应模型，并且很难使它工作。增加一点复杂性，就是其中的一个术语应该是多项式。
本质上，我要寻找的是如下所示，其中var 1固定在某个值。
mod1 <- lmer(结果~ var1 +聚(var2，2)+ (1而半研究)，df)
这似乎可以用lmer和选项来完成，但我可以很好地思考如何使它工作。
我也试过使用lavaan软件包，但我以前从未使用过，在某个地方被挂掉了。举个例子..。
library(lavaan)
reprex_df <- structure(list(outcome = c(0.54, 5.06, 15.35, 5.4, 5.3, 1.
浏览 2提问于2022-03-03得票数 0
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我可以运行任何方程的代码，但当我引入一个积分时，命令将不会运行： t=dataset_TK1(:,1);
dataset_TK4=xlsread('Akis','Sheet1','AG491:AR725');
y_4=dataset_TK4(:,12);
Kg=1.76717865712934;
N0=1.08E+05;
fun1=@(Z) Z^(-1+(X(1)-Kg)/X(3))*exp(Z);
Ntotal=@(X,t)integral(fun1,X(2)*exp(-X(3)*t),X(2));
X0=[10,10,10]
浏览 38提问于2020-10-02得票数 2
1回答
我一直在尝试使用MATLAB的拟合函数来拟合幂律分布：ns ~ s^-a (where ns is the probability density function; s is the empirical observation; and a is the scaling exponent)与我的经验数据(参见链接)。然而，我在获得可重现的解决方案时遇到了问题。如果不指定起始点，则每次运行都会得到不同的结果--尽管我使用的是相同的数据集。然后，当我指定一个起始点时，该函数会给出与我指定的起始点相同的结果。此外，无论我是否指定了诸如Levenberg-marquardt之类的算法，或者是否使用了
浏览 2提问于2019-10-16得票数 0
我正试图在我的数据中拟合指数曲线。然而，我在正确定义x_value模型时遇到了一些困难，以便有一个有代表性的曲线--适合于数据。我认为我在准备DataFrame dataTable时使用的方法在接下来的步骤中并不是最优的。我尝试使用arange()函数来定义x_line，但没有成功。我会感谢你的帮助。请参阅表、我使用的示例代码和输出。
表格
代码
import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import e
浏览 11提问于2022-10-05得票数 2
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