問題タブ [data-fitting]

gnuplotで、2つの変数を持つ関数をプロットして近似することは可能ですか？たとえば、高さhと温度Tに依存する物理関数で、T依存関係は計算するだけで、プロットすることはできません（の場合、f実験データが存在します）。hT

ここでa、およびf0は適合によって決定されますが、alpha既知です。f最後に、y軸とx軸にプロットが必要hです。依存関係全体Tはフィットで処理する必要がありますが、で表示する必要はありませんsplot。

以下は私が試したものと失敗したものです。2つのダミー変数を設定できないためだと思います。

与えるundefined variable: h。何か案は？

ポイントカウントから、移動期の個体数がピークに達した日付を推定しようとしています。以前の研究では、次の方法が使用されています。

切り捨てられた正規分布を 5 日間隔ごとのトラップ密度に当てはめました。反復アルゴリズムを使用して、分布の平均の最尤推定値 (推定されたピーク通過に対応) とその標準誤差を取得しました。

これのほとんどを行う方法を考え出すことはできますが、おそらく最も単純な問題に行き詰まっています。私のデータは次の形式です: 日付の列とその日付のカウントの列。

他のプログラムでは、配布の日付とカウントを配布の頻度として使用できます。これにより、分布をカウントに合わせることができます。

ただし、Rでこれを行う方法がわかりません。fitdistr や dnorm などの関数では、ベクトル文字列のみが許可されます。

頻度のベクトルと対象変数のベクトルを取得し、それを使用して分布に適合させる関数はありますか?

データは次のようになります。

head(FR.Counts)

年間通算日

112 ～ 127 は通年日で、残りはカウントです。

ありがとう

Python の講義を受けたので、自分のデータに合わせて Python を使いたいと思っていました。しばらく試してみましたが、なぜこれが機能しないのかまだわかりません。

やりたいこと

サブフォルダー (ここでは 'Test' と呼ばれます) からデータ ファイルを 1 つずつ取得し、データを少し変換して、ローレンツ関数に合わせます。

問題の説明

以下に投稿されたコードを実行すると、何にも適合せず、4 つの関数呼び出しの後に初期パラメーターが返されます。Pythonのドキュメントを何度も何度もチェックした後、データをスケーリングして遊んでみましたが、何も改善されませんでしftolた。maxfevまた、リストをnumpy.arrays明示的に変更してみました。また、質問 scipy.optimize.leastsq に与えられた解決策は、new best fit ではなく最良の推測パラメーターを返します, x = x.astype(np.float64). 改善なし。奇妙なことに、一部の選択されたデータ ファイルについては、この同じコードがある時点で機能しましたが、大多数のデータ ファイルではまったく機能しませんでした。Origin では、Levenberg-Marquard フィッティング ルーチンでかなり良い結果が得られるため、確実にフィッティングできます。

誰かが何がうまくいかないのか、または代替案を指摘できますか...?

NonlinearModelFit のフィット パラメータにアクセスしたいと考えています。ここにコードがあります

コマンドを使用すると：

値は次の形式で返されます。

今、変数 x に a の値を格納したい

しかし、これは

いいえ、「-> - 演算子」を解決して取得する方法を知りたい

前もって感謝します！

かなり分かりやすい質問があります。

一連のデータがあり、このデータが標準正規分布にどの程度適合しているかを推定したいと考えています。そのために、コードから始めます。

図 1 は次のようになります。

ベルの形は確認できますが、フィット感が非常に悪いことが簡単にわかります。したがって、主な問題は私のデータの分散にあります。

私のデータビンが所有すべき適切なオカレンス数を見つけるために、私はこれを行います:

これにより、次の図が得られます。:

したがって、問題は次のとおりです。図2のように、データブロックをガウス分布に一致するようにスケーリングするにはどうすればよいですか?

注意

1 つの点に焦点を当てたいと思います。データに最適な分布を見つけたいわけではありません。問題は逆です。私のデータから始めて、最終的にその分布がガウス分布に合理的に適合するように操作したいと思います。

残念ながら、現時点では、このデータの「フィルター」、「変換」、または「操作」を実行する方法についての本当の考えはありません。

どんなサポートも大歓迎です。

scipy.optimize.curve_fitを使用して、しばらくの間、いくつかのデータに指数関数を適合させようとしましたが、実際に問題が発生しています。これが機能しない理由は本当にわかりませんが、海峡の線が生成されるだけです。理由はわかりません。

どんな助けでも大歓迎です

次のような連続変数はほとんどありません。

それぞれに 1000 を超える値があります (すべて正)。使った

ガンマ分布のパラメータを見つけます。ここで、モデルが自分のデータにどの程度適合しているかを確認するために、適合度検定を行いたいと考えています。Matlab は、問題を解決するための 1 つのサンプル Kolmogorov-Smirnov テストを提供します ( http://www.mathworks.com/help/stats/kstest.html#btnyrvz-1 )。ただし、コードを実行すると (例に基づいて):

次のエラーが表示されます:「タイプ 'char' の入力引数に対して未定義の関数 'makedist'。」

誰かが私のコードを修正するのを手伝ってくれますか?

このようなデータセットで

このデータを以下のように定義されたモデルに当てはめたい

このページ ( http://www.inside-r.org/packages/cran/FME/docs/modCost ) のリファレンスを参考にして、次のコードを作成しました。

ただし、次の警告メッセージが表示されました。

どこに問題があるのか​​誰か教えてください。それともどうすれば手っ取り早く？ありがとう。

堅牢なデータ フィッティング操作を行う必要があります。

ガウス（別名通常）関数に適合させたい（x、y）データがたくさんあります。要は、ウリエを取り除きたいということです。以下のサンプル プロットでわかるように、右側のデータを汚染しているデータの別の分布があり、フィッティングを行うために考慮したくありません (つまり、\sigma、\mu および全体的なスケール パラメータ)。

R はこの仕事に適したツールのようです。ロバスト フィッティングに関連するいくつかのパッケージ ( robust、robustbase、MASSなど) を見つけました。

ただし、彼らは、ユーザーがすでに R に関する十分な知識を持っていることを前提としていますが、これは私の場合ではなく、ドキュメントは一種のリファレンス マニュアルとしてのみ提供されており、チュートリアルや同等のものは提供されていません。私の統計的バックグラウンドはかなり低く、R のフィッティングに関する参考資料を読み込もうとしましたが、実際には役に立ちませんでした (そして、それが正しい方法かどうかさえわかりません)。しかし、これは実際には非常に簡単な操作だと感じています。

この関連する質問(およびリンクされているもの) を確認しましたが、値の単一のベクトルを入力として受け取り、ペアのベクトルを持っているため、転置する方法がわかりません。

これを行う方法についての助けをいただければ幸いです。