curve-fitting

6गर्मी

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में एक्सपोनेंशियल क्षय वक्र फिटिंग कुछ डेटा में वक्र को फ़िट करने में मुझे कुछ परेशानी हो रही है, लेकिन मैं गलत कहां से काम नहीं कर सकता हूं। अतीत में मैं घातीय कार्यों के लिए numpy.linalg.lstsq और अव

5गर्मी

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गैर रेखीय फ़ंक्शन और साजिश डेटा के साथ डेटा को फिट करने और ggplot()

के साथ फिट करने के लिए कैसे एक माप एक सिग्नल दिखाता है जो ऑफसेट और कारक के साथ स्क्वायर रूट फ़ंक्शन की तरह बनता है। मैं गुणांक कैसे पा सकता हूं और एक साजिश में कच्चे डेटा और फिट वक्र को साजिश कैसे दे

10गर्मी

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डेटा के लिए फिटिंग सिग्मोइड

पॉलीफिट (या यहां तक कि यह अच्छा लॉगऑफ टूलबॉक्स मुझे here मिला) जैसे कई वक्र फिटिंग और इंटरपोलेशन टूल हैं, लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि 0xफ़ंक्शन मेरे x-y डेटा पर फिट नहीं होगा। क्या ऐसा कोई उपकरण मौजूद

6गर्मी

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पायथन/Scipy - optimize.curve_fit की सिग्मा को Optimize.leastsq

में कार्यान्वित करना मैं एक लॉजिस्टिक मॉडल का उपयोग कर डेटा पॉइंट फिट कर रहा हूं। चूंकि मेरे पास कभी-कभी ydata त्रुटि के साथ डेटा होता है, मैंने पहले फिट में अपने व्यक्तिगत मानक विचलन को शामिल करने के

12गर्मी

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मैं साइपी वक्र फिट पर बाधा कैसे लगा सकता हूं?

मैं एक कस्टम संभावना घनत्व समारोह के साथ कुछ प्रयोगात्मक मूल्यों के वितरण में फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। जाहिर है, परिणामस्वरूप फ़ंक्शन का अभिन्न अंग हमेशा 1 के बराबर होना चाहिए, लेकिन सरल scipy.op

11गर्मी

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आर

में एक वेबुल लिंक फ़ंक्शन के साथ मॉडलिंग डेटा मैं सिग्मोइड वक्र संबंधों का पालन करने वाले कुछ डेटा को मॉडल करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे काम के क्षेत्र (मनोविज्ञान) में, एक वेबुल फ़ंक्शन आमतौर पर प्र

16गर्मी

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numpy.polyfit की क्या त्रुटि है?

मैं भौतिक गणना के लिए numpy.polyfit का उपयोग करना चाहता हूं, इसलिए मुझे त्रुटि की परिमाण की आवश्यकता है।

5गर्मी

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कम स्क्वायर न्यूनतमकरण कॉम्प्लेक्स नंबर

मैं अपने मैटलैब का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन अंततः पाइथन में मेरे सभी विश्लेषण करने के लिए यह मेरी दृष्टि है क्योंकि यह एक वास्तविक प्रोग्रामिंग भाषा है और कुछ अन्य कारण हैं। हाल ही की समस्या जो मैं निप

11गर्मी

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Scipy curvefit RuntimeError: इष्टतम पैरामीटर नहीं मिला: फ़ंक्शन पर कॉल की संख्या maxfev = 1000

तक पहुंच गई है, मैं एक लॉगरेटिक फिट बनाना चाहता हूं। लेकिन मुझे रनटाइम त्रुटि मिल रही है: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 1000 मैं निम्न स्क्रिप्ट का उपय

7गर्मी

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MATLAB वक्र-फिटिंग, घातीय बनाम रैखिक

मेरे पास डेटा की एक सरणी है, जब प्लॉट किया गया है, ऐसा लगता है। मैं polyfit आदेश का उपयोग करने के लिए मोटे तौर पर 1.7 और 2.3 के बीच समय के लिए सबसे अच्छा फिटिंग घातीय निर्धारित करने के लिए की जरूरत है