Excel中平方根模型与数据的拟合
在Excel中，平方根函数（SQRT或SQR）主要用于计算一个数的平方根，而数据拟合通常指的是通过数学方法将数据点与一条曲线或函数进行拟合，以预测未来数据或分析变量之间的关系。以下是关于Excel中平方根函数与数据拟合的介绍：
平方根函数的使用
- 函数语法：
=SQRT(number)或=SQR(number)，其中number是需要计算平方根的数值。
- 使用案例：
- 计算单个数值的平方根，如
=SQRT(9)结果为3。 - 批量计算一列数值的平方根，通过拖拽公式实现。
- 计算单个数值的平方根，如
数据拟合的方法
- 线性拟合：适用于数据呈现线性关系的情况。
- 多项式拟合：可以拟合出更为复杂的曲线关系。
- 指数拟合：适用于数据呈现指数增长或衰减的情况。
- 对数拟合：适用于数据呈现对数关系的情况。
在Excel中拟合曲线的步骤
- 输入或导入数据。
- 选择数据范围。
- 插入散点图。
- 添加趋势线。
- 选择拟合类型（如线性、多项式、指数等）。
- 设置趋势线选项。
- 显示方程和R平方值。
注意事项
- 在使用平方根函数时，确保输入的数值非负，否则会返回错误值。
- 在进行数据拟合时，根据数据的特性和分布情况选择合适的拟合类型，并进行参数调整和误差分析。
通过上述步骤和注意事项，你可以更有效地在Excel中进行平方根计算和数据拟合。
相关·内容
1回答
我在理解ANN的回归和性能图时遇到了问题。我的数据由13个输入和3个输出组成。用于模拟的参数如下。
我面临的问题是，我得到了一个非常好的拟合回归图，如下所示(性能和回归图)。
这意味着模型很好地拟合，但另一方面，均方误差相当高。这对我来说是件奇怪的事。如果回归图拟合得很好，那么MSE应该很小，或者我错了？
浏览 0提问于2015-05-02得票数 0
1回答
我对R很陌生，我已经绘制了我的数据，我只是想要一个很好的模型来适应它。就这样。
我认为我可以在这里拟合平方根模型(至少对于红色数据点)。或者你有别的建议吗？我不知道该怎么做。
我的代码如下所示：
plot(gbl$g_aH_upper~gbl$windspeed,
main="Boundary Layer Conductance",
ylab="Boundary Layer Conductance [m/s]",ylim=lmts, #adj=1,
xlab="wind speed [m/s]",
xaxt='n',
c
浏览 0提问于2017-07-23得票数 2
回答已采纳
1回答
所以，我定义了一个高斯分布，后来我把它拟合成了数据点。我是这样定义的：
def Gauss(x, a, x0, sigma):
return a * np.exp(-(x - x0)**2 / (2 * sigma**2))
popt, pcov = curve_fit(Gauss, x, y, p0=[max(y), mean, sigma])
当我要求打印我的popt时，我得到了一个矩阵，它首先给出了最大y值，然后给出了平均值，最后给出了高斯的西格玛。现在，我想知道这些值的误差，所以我想知道高斯拟合的误差。我认为我可以从pcov (协方差矩阵)中检索错误，但是当被要求打印pcov
浏览 1提问于2019-03-11得票数 2
让我们假设您运行线性回归。
线性回归过程中的模型方程和应用模型过程中的预测图最终出现在不同的结果窗口中。
是否可以使用线性回归模型方程注释应用模型图(显示数据和线性回归拟合/预测)？(就像Excel那样嗡嗡作响！)
如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 3提问于2013-06-21得票数 0
回答已采纳
我用各种函数来比较我的离散计数数据。我在R中用geepack拟合了GEE模型，在log(count)上拟合了线性混合效应模型lme (nlme)，用glmer (lme4)拟合了GLMM，用gamm4 (<code>E 110</code>gamm4</code>E 211</code>)拟合了GEE。
我对比较这些模型感兴趣，并希望为一组新的数据(预测变量)绘制预期(预测)值。我的目标是比较每个模型在特定条件下的预测效果(x变量)。特别令人感兴趣的是边际(GEE)和条件估计之间的比较。
我认为我的主要问题可能是以正确的形式获得具有正确标签和属性
浏览 3提问于2012-02-08得票数 4
回答已采纳
1回答
ML回归模型的验证与预测
、、、、
我有一年的电力数据，每隔15分钟一次，加上天气数据和一周的时间，一个热门的虚拟变量。
使用列车/测试拆分是验证模型的一种好方法吗？我试图用更多的变量来预测电力，比如天气和一周时间的假人。
首先，我在状态模型中用OLS回归剔除了一些虚拟变量，然后尝试用XG对模型进行拟合。有没有人会有更好的方法来拟合时间序列数据，验证ML模型，然后尝试用回归来预测电力呢？我的一些用于ML培训过程的Python代码：
# shuffle the DataFrame rows
df2 = df2.sample(frac=1)
train, test = train_test_split(df2, test_size
浏览 0提问于2023-04-06得票数 0
回答已采纳
2回答
通常在表达式树中，我们在非叶节点中有+，-，/，*这样的二元运算符，在叶节点中有值。
在表达式树中平方根是如何表示的？考虑以下表达式：
sqrt(a) + b^2 + c*2 + d
如何在表达式树中对其求值？我在一次求职面试中被问到这个问题。
浏览 1提问于2012-02-21得票数 1
logLik函数的lm方法返回的对数似然似乎与手动计算的对数似然不匹配。 为了演示，下面我将一个只有一个截距的标准线性模型拟合到一个具有三个点的简单数据集。然后，我使用logLik提取对数似然，并通过对在最大似然估计时评估的pdf的对数求和来手动计算它。 test_df <- data.frame(y = c(0, 2, 4))
mod_lm <- lm(y ~ 1, data = test_df)
ll_logLik <- logLik(mod_lm)
ll_manual <- sum(log(purrr::map_dbl(test_df$y, function(x
浏览 53提问于2021-04-28得票数 0
回答已采纳
我的多项式回归使用状态模型公式不匹配nupy多拟合系数。
链接到数据
下面是我的代码
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy
import statsmodels.formula.api as smf
data = pd.read_csv('sp500.csv')
data['Date_Ordinal'] = pd.to_datetime(data['Date']).apply(lambda date: date.toordinal())
x = data['Date_
浏览 5提问于2020-02-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在研究我的论文的时间序列，我想知道"no合适的ARIMA模型发现“错误的可能原因是什么。我认为，当您试图融入带有auto.arima()函数的Arima模型的时间序列不稳定时，就会出现此错误。在我的例子中，我有一个平稳的时间序列(我用ADF检验，KPSS检验，也看了acf图)，当我试图用Arima模型拟合它时，就会有这个误差。我将一些回归器放入auto.arima()函数中，因为我需要，也许回归器的时间序列也必须是平稳的？提前谢谢。
浏览 5提问于2017-01-08得票数 0
我正在使用astropy中的Lomb-Scargle包。我尝试了人工数据，这是一个振幅为1的正弦函数：
from astropy.stats import LombScargle
t_sin2=np.arange(1000)*1.0
a_sin2=np.sin(t_sin2)
frequency=np.arange(0.001,0.5,0.001)
PSD_LS = LombScargle(t_sin2,a_sin2).power(frequency, normalization='psd')
plt.plot(frequency, PSD_LS)
我得到的图是：。PSD的峰值
浏览 5提问于2020-01-11得票数 0
1回答
我想将任意函数与我的数据集相匹配。因此，我在MATLAB中使用了lsqcurvefit。现在我要考虑拟合过程，即当曲线拟合函数(lsqcurvefit)计算拟合残差时，一些数据点比其他数据点更重要。更具体的说，我想使用统计加权法。
w=1/y(x),
其中w是一个矩阵，包含每个数据点的权重，y是数据集。
无论如何，我都找不到用lsqcurvefit进行加权曲线拟合的方法。有什么技巧我应该遵循，或者有其他的功能，而不是lsqcurvefit，为我做它吗？
浏览 5提问于2014-02-26得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在寻找一个简单的例子使用Excel求解器。
我有Y数据。我想对这些数据拟合一个“两个指数之和”的模型。如何编写模型？在“设定目标”框和“变更值”框中有什么？我使用的是Office 2010。
谢谢并致以问候。
浏览 0提问于2012-09-25得票数 0
回答已采纳
1回答
残差估计
、
我有这样的一条线：
attribute_est = Pipeline([
('jsdf', DictVectorizer()),
('clf', Ridge())
])
在这里，我传递的数据如下：
{
'Master_card' : 1,
'Credit_Cards': 1,
'casual_ambiance': 0,
'Classy_People': 0
}
我的模型不能很好地预测。现在我被求婚了：
你可能会发现很难找到一个做得足够好的回归者。一个常见
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我想使用lmfit将我的部分数据与python配合起来(这不是必须的！)。我希望有要拟合的数据的动态范围，这意味着有两个拟合参数来定义要拟合的数据部分(让我们称之为下限和上界)。原因是我有很多数据集。在每个拟合范围中，我不能定义一个模型来拟合整个数据范围。另一方面，我不能遍历每个数据集并定义拟合范围。这是完全可能的吗？我考虑将脉冲函数乘以我的模型，这也会影响原始数据。尽管据我所知，我不能告诉lmfit将其与数据相乘。所以我想不出来了！ ?
浏览 35提问于2019-02-11得票数 0
1回答
我用scikit编写了代码--学习为一维玩具数据构建一个SVR预测模型，然后用matplotlib绘制它。
蓝线是真正的数据。线性核的模型符合一条很好的线，但是对于第2级的核，预测不是我所期望的。我想要一个模型来预测蓝色线的数值略低于橙色线的预测值。我画了一条黑线，以形象化我心中的想法。
为什么会发生这种情况？数据似乎是2次多项式的一个很好的候选者。如果我看一下这幅图的话，在真实数据后面的黑色趋势线，然后在右边变小，应该会得到比绿线提供的更好的拟合。这样的模型不应该在数据的基础上用二次多项式找到吗？它在X=0接近蓝线时也会很好地弯曲，而不是有这个曲率，估计的y值更高。
我怎样才能实现我
浏览 1提问于2017-03-21得票数 2
2回答
我将一些数据拟合到flexmix中两个高斯分布的混合分布
data("NPreg", package = "flexmix")
mod <- flexmix(yn ~ x, data = NPreg, k = 2,
model = list(FLXMRglm(yn ~ x, family= "gaussian"),
FLXMRglm(yn ~ x, family = "gaussian")))
模型拟合如下：
> mod
Call:
flexmix
浏览 3提问于2015-11-11得票数 3
3回答
R中的图像平滑
、、、
我如何在R中平滑这张图片，以便只剩下两个峰值？
如果这是一维数据，我会做一个滑动平均值或拟合一个回归函数。但我没有找到关于在2d矩阵上应用这些方法的非常具体的信息。例如，我尝试使用stats包中的filter()。
我也想过克里格法，但这更多的是关于插值，是吗？
浏览 0提问于2013-06-10得票数 17
回答已采纳
Keras允许用户在拟合模型的同时，使用参数"validation_split“将数据分割为训练/测试样本。
示例：
model = Sequential()
model.add(Dense(3, activation = 'relu'))
//编译模型/
model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.2)
然而，我的直觉表明，使用validation_split (相对于创建训练，在拟合模型之前测试样本)会导致过度拟合，因为尽管validation_split在每个时期将批划分为训练和测试，但总体效果是整个数据集被模
浏览 0提问于2020-11-24得票数 -1
回答已采纳
1回答
我刚刚开始了解基于回归模型的建模技术，并使用了MATLAB曲线拟合工具箱和。我有根本性的疑虑，无法继续下去。我有一个包含k=100数据点的向量集，我想要将它们依次拟合到AR模型、MA模型、ARMA模型中，看看哪个更适合y(k+1)=a*y(k)+ b*y(k-1)命令形式的AR(p)模型
coeff = polyfit(x,y,d)
用p个系数表示模型的阶数(AR(p))，拟合次数为d=1的多项式。但是我只有一组数据，是角度moment.So的记录，函数签名的第一个参数(x)是什么，比如x，y，那么，如果线性模型不够好，我可能不得不选择非线性models.Can，请用代码片段引导，拟合，检查
浏览 1提问于2013-03-11得票数 4
回答已采纳
2回答
非线性回归中的标准误差
、、、
我一直在用Python做一些蒙特卡洛物理模拟，但我无法确定非线性最小二乘拟合系数的标准误差。
最初，我在我的模型中使用了SciPy的scipy.stats.linregress，因为我认为它将是一个线性模型，但注意到它实际上是某种幂函数。然后我使用了自由度为2的NumPy的polyfit，但是我找不到任何方法来确定系数的标准误差。
我知道gnuplot可以为我确定错误，但我需要对30多种不同的情况进行拟合。我想知道有没有人知道让Python从gnuplot中读取标准错误的方法，或者有其他库可以使用吗？
浏览 1提问于2011-08-20得票数 8
1回答
验证测试数据的准确性
、、、
我用我的训练数据拟合了我的模型，并用r平方检验了模型的准确性。
但是，我想用我的测试数据来测试模型的准确性，怎么做呢？
我的预测值是连续的。对此很陌生，所以可以接受建议。
LR_swim <- lm(racetime_mins ~ event_month +gender + place +
clocktime_mins +handicap_mins +
Wind_Speed_knots+
Air_Temp_Celsius +Water_Temp_Celsius +Wave_Height_m,
浏览 1提问于2019-07-26得票数 2
回答已采纳
1回答
我对R游戏还比较陌生，因此试图将我的数据分析转换为R。
在excel中，我建立了一个动力学模型来解释锰的有效性对产量的影响。
我想用R绘制模型，并结合我的实验数据。
我已经尝试用样例X值来绘制Y模型值，而且由于没有排序，这一行没有正确地绘制。
有人能帮忙吗？
也许有一种简单的方法可以使模型具有定义的参数来拟合实验数据？
浏览 1提问于2015-09-14得票数 0
我正在做一个关于最佳拟合线的演讲。我有一条简单的线性代码: y=1x+0。我正在尝试获取散乱的数据点，我可以将这些数据点放入散点图中，使我的最佳拟合直线保持相同的等式: y=1x+b。
我很乐意在R或Excel中学习这项技术--以更容易的为准。
谢谢!
浏览 0提问于2015-05-13得票数 0
1回答
我执行回归分析，并尝试在ggplot2中为数据集diamonds.csv找到最合适的模型。我使用价格(响应变量)与克拉进行线性回归、二次回归和三次回归。这条线不是最合适的。我意识到excel中的对数有最好的拟合线。然而，我不知道如何在R中编写代码来找到对数拟合线。有人能帮上忙吗？
价格与克拉的比较
model<-lm(price~carat, data = diamonds)
模型2使用多项式进行比较
model2<-lm(price~carat + I(carat^2), data = diamonds)
在model3中使用立方体
model3 <- lm(price~c
浏览 10提问于2017-07-31得票数 2
回答已采纳
2回答
绘制最佳拟合曲线
、、
在图上绘制最适合的曲线线的正确方法是什么？我试图提供一个回归模型作为参数的线-而不是具体的点。在模型中，正确的线条应该是完全合适的(因为数据中没有噪音)。如何从线性模型中绘制最佳拟合线？
library(lattice)
vals<-data.frame(x=1:10,y=(1:10)^2)
xyplot(x~y,data=vals)
line(lm(x~y,data=vals)) #doesnt work
abline(vals$x,vals$y) #doesnt work
浏览 9提问于2016-11-17得票数 2
回答已采纳
我有一个很小的数据集和一个模型，根据我的计算，它应该很好地拟合数据(它是手动计算的，而不是用R计算的)，但我想检查它与数据的拟合程度。那么，有没有一种方法可以把我的模型输入到R中(而不是让R拟合模型)，并检查它对数据的拟合程度？
我不知道这是否重要，但我的建模函数是f(x)= -6.65x^2 - 23.28x - 16.85。我的数据集只是两个向量，每个向量有7个值。
如果有人知道这样做的函数，请帮助
浏览 26提问于2020-02-12得票数 1
回答已采纳
在处理这些条款时，我总是迷失方向。特别是关于这种关系的问题，如低拟合-高偏差(低方差)或过拟合-高方差(低偏差)。以下是我的论点：
来自维基：
在统计中，**过度拟合是“产生一种分析，该分析与某一特定数据集过于密切或准确地对应，因此可能无法拟合额外的数据或可靠地预测未来的观测”。1--过度拟合模型是一种统计模型，包含比数据更多的参数。2的本质是在不知情的情况下提取一些剩余的变化(即噪声)，就好像这种变化代表了底层的模型结构一样。3.：45次拟合发生在统计模型不能充分捕捉到数据的底层结构时。未拟合的模型是一个模型，其中一些参数或术语会出现在一个正确指定的模型中。2。
基于这一定义，拟合不足和过度
浏览 0提问于2021-08-15得票数 1
1回答
本文试图用n方法求出fminunc多项式的系数。我知道polyfit，但是我必须使用fminunc (或者lsqnonlin)，因为我需要在以后扩展我的模型。总之，我的目标函数只是非线性最小二乘问题，我使用了polyfit所使用的同样的定心和缩放方法。
tmpx = (xdat-mean(xdat))./std(xdat) % centering/scaling
x0 = zeros(degree+1, 1); % initial point
objfctn = @(pars) mdl(pars, tmpx, ydat)
使用
function [ sse, grad ] = mdl( par
浏览 2提问于2018-01-17得票数 1
回答已采纳
1回答
这是Excel
这里是Python
我所做的只是在Excel中添加一条线性趋势线，然后找到函数和R平方值。我用numpy polyfit和Statsmodel在Python中尝试了同样的方法。polyfit给出了类似于Excel的曲线图，而Statsmodel则不是。统计模型图是非常不相关的。然而，统计模型的线性拟合值和R-平方与Excel完全相同。
浏览 2提问于2018-03-22得票数 0
我正在尝试将SGDRegressor与我的数据相匹配，然后检查其准确性。拟合工作正常，但是预测不是相同的数据类型(？)作为原始目标数据，我得到了错误
ValueError: Can't handle mix of multiclass and continuous
调用print "Accuracy:", ms.accuracy_score(y_test,predictions)时。
数据看起来像这样(只有200,000多行)：
Product_id/Date/product_group1/Price/Net price/Purchase price/Hour/Quan
浏览 0提问于2016-05-22得票数 37
回答已采纳
我正在用numpy.polyfit拟合一些数据的直线。数据本身没有任何错误条。以下是我的代码的简化版本：
from numpy import polyfit
data = loadtxt("data.txt")
x,y = data[:,0],data[:,1]
fit = polyfit(x,y,1)
当然，这给了我斜率和截距的值，但我如何找到最佳拟合值的不确定性？
浏览 0提问于2014-12-24得票数 9
回答已采纳
我有一个如下的数据集：
% Release time(min)
0,260833333 0
8,459266487 10
12,29324414 20
29,13909919 35
23,90141842 60
42,56069428 100
104,2425023 150
我如何使用平方和将此数据拟合到平方根模型y = sqrt(x)，该模型以100%释放为边界(因此期望模型100%释放略低于150min)？非常愚蠢的问题对不起，我似乎不能在Excel上解决这个问题。提前感谢所有能帮助我的人。
浏览 12提问于2017-06-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图拟合多个分布，并得到每个分布的标准差。然而，对于标准差，许多分布都是由inf或Nan来反映的。得到拟合分布的方差的方法是正确的吗？有更好的办法吗？为什么是南方人？这就是我所做的：
param = distribution.fit(data)
arg = param[:-2]
loc = param[-2]
scale = param[-1]
if len(arg)>0:
std = np.sqrt(distribution.stats(arg, loc, scale, moments='v')[0]))
else:
std = np.sqrt(
浏览 3提问于2016-12-16得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图使用y = a*e^(x*b)函数将R中的表单nls()的指数模型与下面运行的数据进行拟合。我在这里和其他地方读到过，我需要为a和b提供模型合理的参数，但是获取这些启动参数的方式似乎是很不一样的，而且许多建议的方法都是我找不到详细说明的方法。一项建议是，您可以将数据复制到Excel散表中，在图表上拟合您的模型，并调整参数，直到它看起来与数据相当吻合为止。嗯，我进入Google，根据下面的数据插入了一个图表，然后选择了Customize > Series > Trendline (exponential)，它给了我一个5.51e^0.015x的公式。这些有效值可以用作我的起始参
浏览 0提问于2020-09-19得票数 2
回答已采纳
我正在为数据集中的每个组拟合一个模型。我通过分组变量嵌套数据，然后使用map对每个组进行模型拟合。然后，我将整理好的模型信息作为列存储在嵌套的tibble中。
我想将这些列中的每一列保存为自己的文件，这个示例将它们保存为excel工作簿中的工作表。
是否有一种方法可以不将每一列单独作为一个新的tibble来取消嵌套？所有列都可以一次嵌套到一个新的tibbles列表中吗？一个可以用于其他功能(比如编写excel文件)？
library(tidyverse)
library(broom)
data(mtcars)
df <- mtcars
nest.df <- df %>% n
浏览 2提问于2019-06-19得票数 2
回答已采纳
7回答
逻辑经常说，通过过度拟合一个模型，它的泛化能力是有限的，尽管这可能意味着过度拟合只会阻止模型在一定复杂性之后的改进。不考虑数据的复杂性，过度拟合会导致模型变得更糟吗?如果是的话，为什么会如此？
相关:跟进上述问题，"模特什么时候不合身？“
浏览 0提问于2014-05-14得票数 56
回答已采纳
4回答
我在研究回归问题。我的目标是“学习”连续目标y的分布，尽可能好地进行预测。我的模型看起来：
y_i=\beta X_i + u_i.
y是右偏(正偏)，由正整数和负整数值组成。
X是包含浮点数和整数值的列的矩阵。还有大量的指标(虚拟变量)。
这是我的结果。在这里，我比较了实际的y_i (真理，蓝色)和预测的\hat{y_i} (预测，黄色)的分布：
📷
从图中可以看出，我倾向于低估较低范围内的值(大约为零)，并且高估了200到500之间的值。
，我想改进我的估计，特别是在零和六百左右的地方，在那里发现了大部分的观测。我想知道我的选择是什么？
请注意，整个范围的数据与我相关，这样我就不能简单
浏览 0提问于2019-12-26得票数 6
1回答
要部署的最终模型的预处理
、、、、
通常，对于ML工作流，我们导入数据(X和y)，将X和y划分为train、valid和test，对train、valid和test的数据进行预处理(缩放、编码、计算nan值等)，执行HP调优，在得到最佳HP模型后，将最终模型拟合到整个数据集(即X和y)。
现在的问题是，X和y不是预处理的，因为只有train、valid和test是预处理的。因此，当在X和y上拟合最终模型时，我们将得到一个错误，因为我们还没有对X和y进行编码(并执行其他预处理步骤)。那么我们应该如何在整个数据集上训练最终的模型呢？在拟合最终模型之前，我们是否对X和y进行预处理？如果是这样的话，会不会导致数据泄漏/过度拟合？
任何帮
浏览 0提问于2021-11-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我是R编程的新手，但我找不到任何关于我的问题……
我想用高分辨率数据(半小时数据)的预测包在R中做一些预测。我想让预报工作在网上进行。这就是为什么我认为每次计算拟合都不是很有用。
因此，我喜欢将已拟合的模型传递给model并将其用于新数据的方法：
fcast2 <- forecast ( Arima ( x = extendedSeries , model = oldArimaModel ), h = horizon )
但它并不能真正与HoltWinters模型一起工作。(或者lm -model，关于lm是什么意思没问题)
fcastArima <- forecast(Arima
浏览 0提问于2012-09-26得票数 2
回答已采纳
我想训练我的神经网络来适应训练数据。我是否应该继续用相同的训练数据来拟合我的模型，使用K-折叠验证，并将时间设置为无穷大？然后，在达到几乎百分之百的预测之后，我就可以停止训练了。这样做对吗？
浏览 0提问于2016-12-08得票数 5
1回答
我正在训练一个分类模型，在BERT之上使用自定义层。在此期间，该模型的训练性能随着时代的增加而下降(在第一个时代之后)。我不确定在这里要修复什么-是模型还是数据？
(对于数据，它是二进制标签，每个标签的数据点数量是平衡的)。
对于问题可能是什么，有什么快速的建议吗？以前有没有人遇到过这个问题？
编辑:原来我使用的转换器库和tf版本不匹配。一旦我解决了这个问题，训练效果就很好了！
谢谢!
浏览 6提问于2020-07-26得票数 1
我对多元数据很感兴趣。我使用pairs获取数据的成对图。我对数据拟合了一个模型，为了检验模型对数据的拟合程度，我从拟合模型中进行了模拟。然后，我想把数据的真实图和拟合模型中的模拟数据合并成一对图。我试过这个：
pairs(mydata)
point(simdata)
然而，这并没有给我我想要的。这是我数据的成对图。
我想要类似的，但与配对的情节。
浏览 3提问于2017-12-10得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图了解机器学习中的模型评估和验证过程。具体而言，培训、验证和测试集的使用顺序和方式。
假设我有一个数据集，我想使用线性回归。我在各种多项式度(超参数)之间犹豫不决.
在中，这似乎意味着顺序应该是：
将数据拆分为培训集、验证集和测试集
使用训练集来拟合模型(找到最佳参数:多项式系数)。
之后，使用验证集来找到最佳的超参数(在这种情况下，多项式度)(维基百科的文章说：“连续地，拟合模型用于预测第二个数据集中的观测结果，称为验证数据集”)。
最后，使用测试集对与训练集相匹配的模型进行评分。
然而，在我看来，这似乎很奇怪:如果您还没有选择您的超参数(在这种情况下是多项式度)
浏览 1提问于2019-01-10得票数 1
回答已采纳
如果您拟合一个例如Thomas Cluster模型(例如使用kppm )，它将适合一个具有X个数的集群的模型。有没有一种方法可以提取每个X集群的中心估计在哪里？例如，如果具有500个点的ppp上的最佳拟合模型的平均数量为250个点，我们预计从数据中估计会有2个簇。这两个星团的中心坐标是多少？ 非常感谢
浏览 22提问于2020-12-10得票数 0
为2d空间中的点集合寻找最佳拟合圆提供了一个很好的解决方案。现在我发现我需要量化圆圈的质量，而不仅仅是确定圆圈本身。我不明白所涉及的数学问题--有人能为我指出实现这一目标的算法来源吗？任何和所有的输入都很感激，但是用一种我可以使用的语言(c/c++/java/kotlin/swift/js等)回答将是特别有帮助的。我不熟悉矩阵代数，所以使用矩阵的解释/算法就不太有用了)
谢谢,
菲尔
浏览 4提问于2022-11-25得票数 0
回答已采纳
在使用我的数据集时，我注意到Excel趋势线拟合给出的结果与python中的curve_fit有很大不同： Excel指数趋势线给出了以下方程y= 0.00002178exp(0.53759216x)，其中a= 0.00002178，b= 0.53759216 Python curve_fit (无约束)结果为a= 0.19807362，b= 0.25736161 绘制时，Python解决方案似乎不如Excel准确 下面是我的代码： df = pd.read_excel(path)
def func(x, a, b):
return a*np.exp(x*b)
popt, pco
浏览 67提问于2019-10-15得票数 1
1回答
我试图拟合一个glm模型，其中y, x1 + x2....xn是rasterStack对象中的层。我尝试将光栅堆栈转换为dataframe对象，但得到了一个向量大小错误，如下所示。相反，我想尝试用光栅层作为输入来拟合回归模型，而不必在文件大小和内存错误的情况下将这些层转换成数据帧。这是可能的吗?你将如何配置它？
我想用行来拟合的模型是自然的：m1<-glm(y1~x1 + x2, family=binomial(), data=layers)，但是我没有谈到这一点，因为我不能将数据转换成一个数据来进行模型拟合。
dat<-as.data.frame(stack(layers[c(y
浏览 1提问于2016-05-26得票数 2
1回答
glm拟合值镜像/不匹配
、、、
我在绘制glm的拟合值时遇到了一个奇怪的问题。
我的代码是：
Data <- data.frame("Sp" = c(111.4, 185, 231, 272.5, 309, 342, 371, 399,
424, 447, 469, 489, 508, 527, 543, 560, 575, 589, 603, 616, 630, 642, 653,
664, 675, 685, 695, 705, 714, 725, 731, 740), "nrC" = 1:32)
modell <- glm(Sp ~ nrC, data =
浏览 2提问于2017-08-11得票数 1
回答已采纳
如果我有以下数据集：
df = data.frame(x = 1:10, y = 3 + 4 * exp(x = 1:10))
我尝试去适应一个nls模型：
nls(y ~ a + b * exp(x), data = df, start = list(a = 3.4, b = 4.1))
我得到一个错误，因为这是一个完美的拟合，而nls不能处理无噪声的数据(如函数的示例所示)。有没有其他函数可以用来在出现完美拟合时找到参数？
现在，我所知道的就是将数据放入Excel中，然后创建一个“图表”并显示趋势线！我更愿意直接在R中做这个。
似乎有一个简单的解决方案是可能的，但我已经到处寻找，还没有看到
浏览 4提问于2018-02-02得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
