使用轨迹/最佳拟合平均生长曲线和使用R的意大利面曲线图可视化纵向数据
我有一个纵向数据集，其中包含两组我想要直观比较的诊断。每个受试者都有一个、两个或三个数据点和许多因变量。 以下是数据示例：
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如何在python中将最佳拟合线应用于时间序列
我正在尝试将最佳拟合线应用于显示 NDVI 随时间变化的时间序列，但我一直遇到错误.在这种情况下，我的 x 是不同的日期，因为字符串的间距不均匀，y 是每个日期使用的 NDVI 值.当我在 numpy 中使用 poly1d 函数时，出现以下错误: TypeError: ufunc 'add' 不包含签名匹配类型的循环dtype(' 我附上了我正在使用的数据集的样本 # 绘制数据和模型pl
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如何强制零截距以拟合二阶函数?(Python)
我正在尝试拟合零截距的二阶函数.现在，当我绘制它时，我得到一条 y-int > 0 的线.我试图适应函数输出的一组点: y**2 = 14.29566 * np.pi * x 或 y = np.sqrt(14.29566 * np.pi * x) 到两个数据集 x 和 y，其中 D = 3.57391553.我的试衣习惯是: z = np.polyfit(x,y,2) # 生成曲线系数p
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条形图上的Python曲线拟合
如何在条形图上拟合曲线? 我有一个方程，扩散方程，它有一些未知的参数，这些参数使曲线变大，变高等.另一方面，我有一个来自模拟的小样图.我想在小图中拟合曲线，并找到曲线的最佳参数，我该怎么做? 这是我通过“手动拟合"获得的结果，因此基本上我将所有参数手动更改了几个小时.但是，有没有办法用python做到这一点? 为简单起见，假设我有以下代码: import matplotli
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MATLAB Curve Fitting Toolbox的输出与生成的函数不匹配
过去曾回答过类似的问题，但我的部分问题未得到回答(我有一组数据点，旨在显示我正在研究的机制的“理想"曲线. 当我在Matlab中的“曲线拟合工具箱"中寻找2项指数时，我得到了很好的拟合(R平方:0.9998，调整后的R平方:0.9997).但是，当我为此拟合生成代码时，它会更改系数a，b，c和d. 在工具箱中，它显示: 常规型号Exp2: f(x) = a*exp(b*x
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如何将最佳拟合线应用于python中的时间序列
我正在尝试对显示NDVI随时间变化的时间序列应用最合适的线，但是我一直遇到错误.在这种情况下，我的x是不同的日期，因为字符串的间距不均匀，并且y是每个日期使用的NDVI值. 当我在numpy中使用poly1d函数时，出现以下错误: TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types d
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如何使用R查找最合适的圆/椭圆?
我一直在阅读一些使圆适合数据的方法(例如那么，是否有一些软件包可以帮助轻松地计算给定数据集的最佳拟合圆(类似于lm()如何将线性模型拟合到数据集)?否则，如何在R中执行这样的任务? 解决方案 以下是该函数的一个非常幼稚的实现，该函数最小化了该论文中的SS(a，b，r): fitSS
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如何设置curve_fit的初始值以找到最佳的优化，而不仅仅是局部优化?
我试图拟合幂律函数，以便找到最佳拟合参数.但是，我发现如果参数的初始猜测不同，则“最佳匹配"输出将不同.除非找到正确的初始猜测，否则我将获得最佳优化，而不是局部优化.有什么方法可以找到合适的初始猜测吗?我的代码在下面列出.请随时输入任何内容.谢谢！ import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import curve_
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简单的多维曲线拟合
我有一堆数据，通常是以下形式 a，b，c，...，y 其中y = f(a，b，c ...) 其中大多数是三个和四个变量，并具有10k-10M记录.我的一般假设是它们本质上是代数的，例如: y = P1 a ^ E1 + P2 b ^ E2 + P3 c ^ E3 不幸的是，我上一次统计分析课是20年前.获得f的近似值的最简单方法是什么?理想的方法是学习曲线非常少的开源工具(
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如何在Android中绘制贝塞尔曲线
我需要在项目中创建贝塞尔曲线.为此，我正在用油漆绘制一个视图，但是问题是我没有得到我所需的确切形状，如下图所示.因此，请帮我解决您的问题，并在我的代码中进行更改或修改.预先感谢. 我用来创建贝塞尔曲线的代码: public class DrawView extends View { public DrawView (Context context) { sup
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绘制最合适的线R
现在我有一个很大的数据集，温度一直在上升和下降. 我想对数据进行平滑处理，并在所有温度下绘制最佳拟合线， 以下是数据: weather.data date mtemp 1 2008-01-01 12.9 2 2008-01-02 12.9 3 2008-01-03 14.5 4 200
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MATLAB-在没有工具箱的情况下拟合指数曲线
我想对绘制的数据拟合衰减指数.我没有“曲线拟合"或“优化"工具箱. x = [0 0.0036 0.0071 0.0107 0.0143 0.0178 0.0214 0.0250 0.0285 0.0321 0.0357 0.0392 0.0428 0.0464 0.0464]; y = [1.3985
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如何在Matlab中使用最小二乘法?
我有37个线性方程和36个矩阵方程形式的变量； A * X = B.这些方程式没有确切的答案.我想使用Matlab最小二乘方法找到错误最少的答案.我是Matlab的新手，所以任何评论都将对您有所帮助.谢谢 解决方案 如果A具有完整等级，即A的列是线性独立的，则超定线性方程组的最小二乘解 A * x = b 可以通过反正态方程来找到 (请参见线性最小二乘): x = inv
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查找“最干净"垃圾邮件的方法数据子集，即变异性最低的子集
我正在尝试在几个数据集中找到一种趋势.趋势涉及找到最佳拟合线，但是如果我认为此过程对于任何其他模型都不会有太大不同(可能会花费更多时间). 有3种可能的方案: 所有良好数据，其中所有数据均符合单个趋势且变化性较低 所有不良数据，其中所有或大部分数据都表现出极大的可变性，必须丢弃整个数据集. 部分良好数据，其中一些数据可能很好，而其他数据则需要丢弃. 如果具有极高可变性
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曲线拟合平面上未分类的点
问题：如果曲线不是单值，你如何拟合平面上的点？ 对于所示的例子，如何拟合曲线（像黑色一样）到嘈杂的蓝色数据？它类似于样条曲线平滑，但我不知道数据的顺序。 Matlab是首选，但伪代码很好。或指向这个问题的正确术语的指针会很棒。 谢谢 解决方案 查看本文：通过多项式参数保持形状的最小二乘逼近样条曲线，它似乎呈现 a 解决方案。另外，请参阅最后的参考书目。
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计算R和ggplot2中平滑线的曲线最大值的x值
：结构（列表（x = 1:16，y = c（-79.62962963，-84.72222222，-88.42592593，-74.07407407，-29.62962963， （n，n）= 1，其中n = 1，n = 1，...，n， 16L），class =“data.frame”） 我在R中用ggplot2计算了一条平滑线我的数据集： p1 library（splines）
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