問題タブ [nonlinear-optimization]

nlinfit関数を使用して非線形フィットを実行するために、Matlab を使用していました。これにより、2 つの予測子に対する観測された応答のベクトルの適合を作成することができました。引数として、フィード グレードとフィード レートに基づいた分離プロセスによる Cu の回収について考えてみましょう。Matlabs を使用する場合nlinfit()、関数は観測された応答としてデータの列を受け入れ、Rec次に 2 列の予測因子の行列 (この場合は飼料率と飼料グレード) を受け入れました。

Matlab の代わりに Python (NumPy、SciPy、MatPlotLib) を使用するように切り替えましたが、最小化関数で同じ多変数非線形回帰フィッティングを実行できません。多くの観測値を持つ単一の予測変数で問題なく管理できましたが、複数変数の予測変数セットではうまく管理できませんでした。

次の種類の非線形回帰モデルを推定したいと思います。

要素の説明:

最後に、i=1,2 の b[i,theta] は、次の指数アルモン多項式重み付け関数を表します。

x1 と x2 の減衰する 2 つの重みを表すだけで、それ以上のものはありません。ただし、これらの重みは、推定される 2 つのパラメーター値 (theta1 と theta2) に依存します。

ここで、非線形最小二乗関数 nls() を使用して、パラメーター ß0、ß1、theta1、および theta2 の最適な (RSS 基準に関して) 値を推定したいと思います。

次のことを試してみたところ、エラー メッセージが表示されました。

注: 表記を簡単にするために、重み関数の分母の値を事前に計算しました。これは 1318837781 になります。

nls()x2 と x2 をパラメーターと見なしているように見えますが、これらはリグレッサーです。ここで何が間違っているのか、妥当な結果を得るためにコードをどのように変更すればよいでしょうか。それとも、そのような関数を で推定することは不可能nls()ですか?

ありがとう！

総フロートとフリーフロートを計算する理由は、それらの基本的な違いは何ですか? また、PERT と CPM の違いは何ですか?...

Does Matlab have an equivalent to nlminb in R?

I realize that lsqcurvefit is available in Matlab, but I specifically want a function that uses a derivative-based method, ideally exactly the same one as nlminb uses.

nlminb is described in this Stats.StackExhange.com answer.

I do not want to use the 'trust-region-refelective' method emplyed by lsqcurvefit for constrained problems.

fit 関数を使用して 4 パラメーター モデル (PBAR) を推定しようとしていますが、メッセージに続くエラーに対応しようとしていますが、それが何を意味するのかわかりません。

基本的な機能は

そして、前述の関数 c1 に基づく別の関数は、

この関数は、主にデータを 2 つの部分に分割して異なる計算を行います。cm を実行して一連の time-c データを取得するために、適切な任意の 4 つのパラメーターを指定しようとしました。次のコードを使用します。

そしてそれはうまくいきます

その後、次のコードを使用して、fit関数を使用してデータのセットに適合させ、4つのパラメーターを取得しようとしました

それがエラーに遭遇したときです

関数cmから取得した入力time-cデータを確認しましたが、サイズは同じなので、入力データに問題はありません。fit関数が動かないのは関数の問題だと思います。誰でもこの問題を解決できますか? また、YDATA とはどういう意味ですか? 前もって感謝します ！