curve-fitting

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は、どのように私は私が解決するために、以下の機能を必要としているcurve_fit

を使用して、以下の機能を合わせて x_data = [4, 6, 8, 10] y_data = [0.86, 0.73, 0.53, 0.3] popt, pcov = curve_fit(function, x_data, y_data,(28.14,-0.25)) answer = function_solve(0.5, popt[0], popt[1]) コードを実行しようと

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MATLABの減衰された高調波振動データに指数曲線をフィットさせる方法は？

私は、減衰された高調波振動を含むデータセットに指数曲線を当てようとしています。データは下図のように正弦波振動が多くの周波数が含まれているという意味で少し複雑です：私はデータで減衰率を見つける必要があります。私が使っている方法はhereです。それがどのように機能するかは、定常状態の値より上のy値のログをとり、次に使用します： lsqlin(A,y1(:),-A,-y1(:),[],[],[],[]

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サインフィットの合計

私は2つのカーブフィットを試していますが、下にサンプルデータがあります。最初は、統計モデルOLS関数を使ってできる正弦と余弦の合計に基づくフィットです。 ny = len(y_arr) nparams = 5 xa1 = np.cos(2*np.pi*1*x_arr) xb1 = np.sin(2*np.pi*1*x_arr) xa2 = np.cos(2*np.pi*2*x_arr)

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データを指数曲線で近似する方法

私はデータセットを持っているので私のプロジェクトには少し問題があります。私は2つの曲線を得るためにプロットし、指数曲線でこのプロットを適合させたいと思います。この投稿を見た：fitting exponential decay with no initial guessing。しかし私の例は種類が異なっています。これは私がデータを取得していますものです：次のように私のスクリプトは次のとおりで

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OpenCVでの楕円フィッティングのアルゴリズム

OpenCVで楕円フィッティングのコードを読んだところ、次のリンクはOpenCVの楕円フィッティングのソースコードを提供します：http://lpaste.net/161378。 OpenCVの楕円フィッティングに関する詳細を知りたいのですが、アルゴリズムのドキュメントが見つかりません。このコメントでは、「Daniel Weiss博士の貢献した新しいfitellipseアルゴリズム」と述べました。

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scipy.optimzeからのcurve_fitの問題

私はいくつかの同様の質問があることを知っていますが、それらのどれも私をさらに持ち込まなかったので、私は自分のものを尋ねることにしました。私の問題への回答がすでにどこかにある場合は申し訳ありませんが、本当に見つけられませんでした。私はcurve_fitを使用して、むしろ線形データにf（x）= a * x ** bを当てはめてみました。それは、正しくコンパイルが、下に示すような結果が道オフです：

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原点を通過するMath.Netの曲線に合う

私はゼロを通る3次多項式関数に当てはめるべき（Xi、Yi）点の集合を持っています。このタスクにはMathNet.Numericsを使用することを検討しましたが、documentation では、適合関数を原点を通過させるオプションが表示されません。このオプションがサポートされていない場合は、MathNet.Numericsの最新リリースに含まれている機能を使用するソリューションを提案してください

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データに別の曲線をプロットするR

x値ごとに2つのY値があるプロットがあります。データも非線形です。プロットは次のようになります。今私の質問は、私はそれらの曲線（上下）のうちの2つに分けて回帰曲線にフィットするようにしたいです。私はこれが明確な疑問ではないことを知っています。私が持っている独自の識別スキームは存在しませんが、レスポンスシステムは同じ入力（またはほぼ同じ入力）に対して2つの異なる方法でランダムに動作できます。 Th

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グループによって適合モデルからgofstatを取得するにはR

私は、何千ものユニークなテスト（TestNum）とそれに関連するレスポンス（レスポンス）から成る大きなデータセットを持っています。テストは、いくつかの基準に基づいて中止され、TestNum値にシーケンスが欠けています。ここでは簡単な例： dat <- data.frame(Response=c(rlnorm(10, 2.9, 0.3), rlnorm(14, 2.88, 0.38), rlnorm

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Psychometric Curveフィッティングのための失速率と推測率のフリーランニングリストの生成（Scipy）

scipyと比較的新しいPythonユーザーからのカーブフィッティング関数の新しいユーザーとして、私は* popt p0が正確に生成されます（thisを参照）ここでは、推測と失効率を考慮したカスタマイズされたシグモイド関数式に基づいて心理測定フィッティングをプロットしようとしています（両方とも0と1の間の値を考慮してください）。参加者の推測とパフォーマンスの低下率は、それぞれ曲線のフィットの下端