問題タブ [data-fitting]

2D プロットにたくさんの点があります。赤い点は私の実験が安定しているときを示し、黒い点は不安定なときを示します。2 つの領域は、この両対数プロットの線で明確に分離されています。最適な「分離線」、つまり 2 つの領域を分離する基準を与え、この基準で最小の誤差を持つ線を見つけたいと思います。さまざまな本やオンラインで検索しましたが、この問題を解決する方法は見つかりませんでした。何か知っているツールはありますか？まず、エラーを定義する必要があります。私の頭に浮かぶことの 1 つは、不明な行が ax+by+c=0 の場合、各ポイント (x0,y0) に対して次のようなエラー関数を定義することです。

誤差の合計を最小化します。ただし、しきい値があるため単純ではありません。この問題を解決するアプローチの参照またはリンクについて知っている場合は、それをいただければ幸いです。乾杯 A.

1951 年の次の降雨データがあります。

このデータを当てはめたい。このデータを 2 つの領域 (頭と尾) に分割します。ポイントが 100 未満の場合 (頭) と残り (> 100 の場合) - 尾。ヘッド部分に指数を当てはめることができました (以下のコードを参照)。尾については、曲線を当てはめ、両方の部分をデータとともに単一のプロットにプロットしたいと考えています。誰でも助けることができますか？

私がしているのは、2 つの線形関数をデータに適合させることです。さまざまなフィッティング関数のデータを選択する方法を知っています。私の問題は、適合線を特定の間隔でのみプロットしたいということです。私が今までやったこと：

その結果、

載せてはいけない写真…

緑のフィッティング ラインを 800 ～ 1200 からのみ実行し、青のフィッティング ラインを 1100 エンドから実行するにはどうすればよいですか?

一連の不規則なローレンツ ピークを形成する大量の x データ セットと大量の y データ セットがあります。組み込みの matlab 関数 lsqcurvefit を使用しようとしています

、が何X0であるかは知っていますが、 に何を入れるかで苦労しています。次の関数を作成しましたが、matlab から次のようなエラー メッセージが表示されました。XDATAYDATAFUN

私の機能：

FUN私がすでに使用している機能の代わりに、私が使用すべき/使用できるものについて何か提案はありますか? ありがとう！！

scipy.optimize.minimize() 関数を使用して、同じ目的関数に対してさまざまな方法を使用してさまざまな結果を得ました。適合度を評価するために、最初の基準として、削減されたカイ 2 乗を調べます。しばらくして、この便利なガイドhttp://newville.github.io/lmfit-py/fitting.html#Minimizerで終了しました。ここでは、最小化から返される Minimizer オブジェクトの属性として、削減されたカイ 2 乗が設定されていることが指定されています。 ） 関数。でももしそうなら

私は得る

一方、minobj.message と minobj.success は正しく表示されます。推測はありますか？