model-fitting

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私はLMFITを使用してモデルに合うようにしようとしていますに不確実性を使用してフィット感、私は簡単に次のように行うことができます私のmeasured変数（例えば測定誤差）に関連しているので、私はそれに関連する標準誤差によって残差の点に重み付けをしたいと思います（測定値の常に20％です）。コードは次のようになります。 def loss_function(params): residua

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R与えられた分布（サンプルの代わりに）におけるべき乗則の最大尤度見積もり

私は、値を表すx-y値とそのカウントを持つデータフレームを持っています。（1,100）、（2,100）、（3,10）などです。私はMLEを使ってこの分布にべき乗則を適合させたいと思います。私はpower.law.fitまたはpoweRlawライブラリを使うことができましたが、これらのライブラリは値とその数を表すx-y値ではなく、データの特定のサンプルを取り込んでいるようです。ジョブを実行する

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回帰モデル用のツールはありますか？

例のセットから線形/二次式を導き出す必要があります。ツールはありますか？

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フィッティングモデルパラメータのためのfmin_l_bfgs_bの正しい使い方

私はいくつかの実験データ（y、x、t_exp、m_exp）を持っていますが、 "最適な"モデルパラメータ（A、B、C、D、E）このデータはconstrained multivariate BFGS methodを使用しています。パラメータEは0より大きくなければならず、他は拘束されない。 def func(x, A, B, C, D, E, *args): return A * (x *

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R - 私は、多くの被験者に対する観測のセットを持っていると私は各被験者のモデルに合わせたいdata.tableまたはdplyr

を用いて被験者ごとにモデルをフィッティング。 I」のパッケージdata.tableとfitdistrplusを使用してメートル、だけでなく、dlpyrを使用しようとすることができは私のデータがこの形式であると言う：。 #subject_id #observation 1 35 1 38 2 44 2 49 は、ここで私はこれまで試したものです： subject_mod

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ggplot2のgeom_smooth（）で元の適合データ（nls + dnorm）を表示しようとしています

私はいくつかのデータを調べていますので、最初にやりたいのは通常のガウス分布をフィットさせることでした。 Rでこれを試してみるのは初めてのことですので、一度に1ステップずつ取り上げています。その後 fit = nls(counts ~ N * dnorm(size, m, s), data=myhist, start=c(m=20, s=5, N=sum(myhist$counts))) I：ま