Я пытаюсь подогнать информацию из функции G моих данных к следующему математическому режиму: y = A / ((1 + (B ^ 2) * (x ^ 2)) ^ ((C + 1) / 2 )). Форму этого графика можно увидеть здесь:...

При использовании инструмента «базовая подгонка» у вас есть возможность после «подгонки» оценить/оценить значение в определенных точках. Я смог воспроизвести это только до сюжетной части. Я не могу понять, как программно воспроизвести функцию...

Я пытаюсь воспроизвести решения из статьи Костакиса. В этой статье сокращенная таблица смертности расширена до полной таблицы смертности с использованием модели де Хелигмана-Полларда. Модель имеет 8 параметров, которые необходимо подогнать. Автор...

У меня проблема с суммой квадратов остатков фитинга. Сумма квадратов остатков слишком велика, что указывает на не очень хорошее соответствие. Тем не менее, визуально такая очень высокая остаточная стоимость выглядит нормально... Может ли кто-нибудь...

У меня есть набор наблюдений по многим предметам, и я хотел бы подобрать модель для каждого предмета. Я использую пакеты data.table и fitdistrplus , но могу также попробовать использовать dlpyr . Скажем, мои данные имеют следующую форму:...

Я пытаюсь подогнать нелинейную функцию к заданному набору данных (x и y во фрагменте кода), функция определяется как f(x) = a/((sin((x-b)/2))^4) x <- c(0, 5, -5, 10, -10, 15, -15, 20, -20, 25, -25, 30, -30) y <- c(4.21, 3.73, 2.08,...

В файле справки для нелинейной функции минимизатора stats::nlm говорится, что один из аргументов f (выделено мной): минимизируемая функция, возвращающая одно числовое значение. Это должна быть функция с первым аргументом - вектором длины...

У меня есть вектор из 1096 чисел, среднесуточная концентрация NOx, измеренная за 3 года на измерительной станции. Вы можете наблюдать тип распределения на изображении: Я использовал эти команды для построения гистограммы:...

Я подбираю данные с помощью странной функции, мне нужно решить уравнение, чтобы получить один член. вот код: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import fsolve import pandas as pd from scipy.optimize import...

Я хочу приспособить функцию к некоторым данным и столкнулся с проблемой. Я пробовал использовать lmfit или curve_fit от scipy. Ниже описываю проблему. Вот мои данные: dataOT = pd.read_csv("KIC3239945e.csv", sep=';') t=dataOT['time']...

Я хочу создавать более сложные/сложные модели из простых с помощью lmfit. У меня есть две функции, например, например. гауссовский (норма к единице на пике) и лоренцев (норма к единице на пике) и хотите соответствовать, например. их линейная...

Я пытаюсь сопоставить эту очень простую линейную модель конкуренции Лотки-Вольтерры с четырьмя видами для наблюдаемых данных, но по какой-то причине, когда я пробую функцию optim() , что-то в отношении deSolve кажется неудачным. # Data data...