Tag: model-fitting

Fitting Parameter einer Funktion zu erklären angegebenen Daten

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?

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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

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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