我在上找到了这段代码,它用Python语言进行多元线性回归。在下面的代码中,打印b给出了x1,...,xN的系数。但是,此代码通过原点拟合直线(即,结果模型不包括常量)。
我想做的是完全相同的事情,除了我不想拟合通过原点的直线,我需要在结果模型中使用常量。
你知道这是不是很小的改动?我在python中搜索并找到了大量关于多个回归的文档,除了它们对我所需的内容来说太长且过于复杂。这段代码工作得很好,除了我只需要一个通过截取而不是原点的模型。
import numpy as np
from numpy.random import random
n=100
k=10
y = np.mat(rand
我有以下数据集:
0 6
25 27
91 25
160 21
190 32
335 28
如何在表格y=ax + 6中绘制线性回归图,使直线包含点(0,6)?我尝试了以下代码:
f(x) = a*x +6
fit f(x) "data.txt" u 1:2 via a
plot "data.txt" u 1:2 w p pt 7, f(x) w l
上点的距离之和大于下点的距离(实际上,我们只看到一个下限:(335,28) )。如何拟合f(x),使距离之和相等?
我在这里有代码,它从两个具有相等点数的高斯分布中提取。
最终,我想要模拟噪声,但我想知道为什么如果我有两个均值相距很远的高斯分布,我的curve_fit应该返回它们的平均值。它不会这样做的。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import gauss
N_tot = 1000
# Draw from the major gaussian. Note the number N. It is
# the main parameter in obtainin
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