Tag: model-fitting
Fitting Parameter einer Funktion zu erklären angegebenen Daten
Passend Gauß-spezifischen Daten (Suche nach Modell-Parameter)
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52.3210481666667 52.3841781666667 52.4938248333333 52.6234071666667 52.9058301666667 53.2846095000000 53.8162295000000 54.4442056666667 55.2349903333333 56.0556786666667 56.9660778333333 57.8731546666667 58.7802311666667 59.6142101666667 60.4249306666667 61.1559080000000 61.7971748333333 62.3387626666667 62.8205433333333 63.2259036666667 63.4950361666667 63.7807816666667 63.9203320000000 64.0964311666667 64.1794968333334 64.2625625000000 64.3323375000000 64.3888223333333 64.5117591666667 64.5017913333333 64.6147606666667 64.6878583333334 64.7476660000000 64.8307311666667 64.9038291666667 65.0334115000000 65.1131545000000
Einbau einer 3-parameter Weibull-Verteilung
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Ich mache seit einigen Analyse von Daten in R, und ich bin versucht, herauszufinden, wie fit meine Daten auf eine 3-parameter Weibull-Verteilung. Ich fand, wie es zu tun mit einem 2-parameter Weibull-aber haben zu kurz gekommen zu
R Nichtlinearen kleinsten Quadrate (nls) Passende Modell
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Ich versuche, passen Sie die Informationen aus der G-Funktion meine Daten in der folgenden mathematischen Modus: y = A /((1 + (B^2)*(x^2))^((C+1)/2)) . Die Form dieses Diagramms kann hier gesehen werden: http://www.wolframalpha.com/input/?i=y+%3D+1%2F+%28%281+%2B+%282%5E2%29*%28x%5E2%29%29%5E%28%282%2B1%29%2F2%29%29 Hier ist ein einfaches Beispiel
Wie kann ich einen least-squares-fit in python, mithilfe von Daten, die nur eine Obere Grenze?
1 Antworten
Ich versuche, führen Sie eine least-squares-fit in python, um eine bekannte Funktion mit drei Variablen. Ich bin in der Lage, diese Aufgabe für zufällig erzeugte Daten mit Fehlern, aber die eigentlichen Daten, die ich brauche, um fit
Korrekte Verwendung von fmin_l_bfgs_b für die parameteridentifikation
1 Antworten
Ich habe einige experimentelle Daten (y, x, t_exp, m_exp), und wollen, um die "optimale" Modell-Parameter (A, B, C, D, E) für diese Daten mithilfe der eingeschränkte multivariate BFGS-Methode. Parameter E muss größer als 0 sein, die anderen
Den besten Kompromisspunkt auf einer Kurve finden
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Sagen, ich hatte einige Daten, die ich will passen Sie einem parametrisierten Modell übernehmen. Mein Ziel ist es, den besten zu finden Wert für dieses Modell-parameter. Ich mache Modell-Auswahl mit einem AIC/BIC/MDL Kriterium, das belohnt Modelle mit