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私はPythonのx値を使ってyの予測のためにこれらのデータから関数を確立する方法をx-yデータですか？y予測のために与えられたデータから方程式を確立するには？
X Y
396.470001 => 0.012
401.480011 => 0.020
406.48999 => 0.026
411.5 => 0.032
416.51001 => 0.037
777.130005 => 0.357
782.140015 => 0.361
787.150024 => 0.363
792.159973 => 0.365
797.169983 => 0.366
817.200012 => 0.370
832.22998 => 0.373
897.340027 => 0.383
902.349976 =>0.384
907.359985 =>0.384
1092.680054 =>0.388
1097.689941 =>0.387
1102.699951 =>0.385
1283.01001 =>0.299
1293.030029 =>0.294
1298.040039 =>0.291
1303.040039 =>0.287
1308.050049 =>0.282
1313.060059 =>0.277
1318.069946 =>0.270
1323.079956 =>0.263
1328.089966 =>0.254
1333.099976 =>0.244
1338.099976 =>0.233
1343.109985 =>0.221
1348.119995 =>0.207
1443.290039 =>0.095
1628.609985 =>0.149
1633.619995 =>0.151
1638.619995 =>0.152
1643.630005 =>0.153
1648.640015 =>0.154
1653.650024 =>0.154
1658.660034 =>0.155
1663.670044 =>0.155
1668.680054 =>0.155
1673.689941 =>0.155
1678.689941 =>0.154
1683.699951 =>0.154
1688.709961 =>0.153
1693.719971 =>0.152
1698.72998 =>0.151
1703.73999 =>0.150
1708.75 =>0.148
1713.75 =>0.146
1718.76001 =>0.145
1723.77002 =>0.143
1728.780029 =>0.141
1733.790039 =>0.139
1738.800049 =>0.137
1743.810059 =>0.135
1748.819946 =>0.132
1753.819946 =>0.130
1758.829956 =>0.127
1763.839966 =>0.125
1768.849976 =>0.122
1959.180054 =>0.053
2500.120117 =>0.097
曲線は次のようになります。
私はすべての多項式の次数を試してみましたが、それはうまく適合しません。
間の多項式を得るために、「すべての多項式の次数は、」あなたはそれについて詳しく説明できますか？試したコードの一部を表示してください。 –
これは実際にはプログラミングではなく統計的モデリングに関する質問です。データは奇妙にグループ分けされており、多くの近接した（冗長な）測定値と大きなギャップがあります。 1443年と1959年のシングルポイント・ディップは、リアル・アウトライアーの成果物ですか？より多くのデータが必要です。多項式は間違っています。おそらく、0,0から立ち上がり、テーパが外れる対数正規またはその他の非線形曲線が働くでしょう。 –
@TerryJanReedyと合意して、私はあなたが例えばhttp://stats.stackexchange.com/のアドバイスを求めることを提案します。特に、モデルを予測目的に使用したい場合は、（単純な）多項式近似が不適切です。私の古い教授の一人が40年前に書いたように、ヘビはあらゆるデータにフィットするほど柔軟ではありますが、頭や尾がどこに行くのかは分かりません。また、これらのデータを生み出すプロセスについて先験的な知識があるかどうかを質問します。 –