問題タブ [function-fitting]
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matlab - lsqcurvefit による関数のフィッティング
関数に合わせて lsqcurvefit を使用します。私の機能は次のとおりです。
私は解決策を見つけに行きました。つまり、私の K パラメーターに最適です。問題は、私のコードが与える解決策が最初のポイントであることです。これはコードです（vbは定数、cp、ydata、tはベクトルです
%
ですから、私を助けてください。
function-fitting - C++ で関数をデータに適合させる方法
こんにちは、いくつかのデータがあります。これらのデータをポリノムに適合させたいと思います。まず、次のようにすべきだと思います: ax^2 +bx+c および x+x1=-b/a ;x*x1=c/a そして、私はこれを書きましたコード：
それはうまくいっていますが、私はこの方法が完全に間違っていることを理解できます:(これらを読んだ後http://mathbitsnotebook.com/Algebra1/StatisticsReg/ST2FittingFunctions.html https://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_regression
しかし、私はこのコードをcでどのように書くことができるかわかりません.
matlab - 関数 matlab にバイモーダル分布を適合させる方法
speed200 歩の速度を含むという名前のベクトルがあります。
このベクトルは双峰分布に従います。
stepsは、各歩行の歩数を含む別のベクトルです。
速度の関数で実行されたステップのヒストグラム プロットを作成します。
今、私はしたいです
- バイモーダル分布をバープロットに当てはめます。
- バイモーダル分布 u1,u2,sigma1,sigma2, のパラメータを推定します。
- それが適切に適合しているかどうかを評価します (つまり、分布はバイモーダルです)。
手伝っていただけませんか？
opencv - Opencv - 多項式関数フィッティング
fitopencv (または他の c++ lib) には、 3D 多項式曲面フィッティング (すなわち ) を実行できるmatlab のような同様の関数がありf(x,y)= p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2ます。ありがとう
python - LMFIT の不確実性を使用した誤差加重フィット
LMFIT を使用してモデルを適合させようとしています。次の操作を簡単に実行できます。
そして、非常に合理的な結果を得る
ここで、measured変数に関連する不確実性 (測定誤差など) もあるため、それに関連する標準誤差によって残差のポイントに重みを付けたいと思います (常に測定値の 20% であると仮定します)。コードは次のようになります。
問題は、まったく信頼できないフィッティング結果が得られることです。なんで？どうすればこれを修正できますか?