data-fitting

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我在Matlab中有以下问题：我有一个二维三维体积（NxNxN）对应于3D ROI，我想要找到最适合此ROI的椭球。我找到了中心的三维坐标，三维半球的长度以及拟合椭球的三维角度。结果矢量类似于：[195.1126 169.3114 62.4193 28.2725 23.0191 9.3104 52.9536 -5.7639 1.7606]其中三个第一个元素代表中心坐标，元素编号4,5,6代表半径半

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使用MATLAB适合对象作为函数

Matlab的配合无疑是有用的，但目前尚不清楚如何使用它作为一个功能除了在官方网站上给出微不足道的整合与分化： http://uk.mathworks.com/help/curvefit/example-differentiating-and-integrating-a-fit.html 例如，给定存储在对象'曲线'中的拟合可以评估曲线（x）以得到数字。但是，人们会如何整合|曲线（x）|^2（除

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用Python（正弦波？）拟合数据

我有想要可视化的数据。这里是我的代码： import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit xdata = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) ydata = np.array([26.2, 27.2, 27.9, 27.9, 27.2, 26.2, 25.3, 24

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拟合直方图中的非归一化高斯python

我有一个黑暗的图像（原始格式），并绘制了图像和图像的分布。正如你所看到的，在16点有一个高峰，请忽略它。我想通过这个直方图拟合高斯曲线。我已经使用这种方法来适合： Un-normalized Gaussian curve on histogram。然而;我的高斯拟合从来没有接近它应该是。我是否在将图像转换为剧情的正确格式或出现其他问题时出错？这是当前代码我用于生成这样的数据： import nu

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如何从glm.nb（）中获取“prob”参数？

在生成prob概率设置为.007的负二项数据后，我从glm.nb（）中得到该数字，但只能通过作弊。 library(MASS) counts<-data.frame(as.matrix(rnbinom(10000, prob = .007, size = 247))) names(counts)<-"y" head(counts) fitted_model<-glm.nb(y ~ 1,

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用枢轴点拟合曲线Python

我有下面的情节，我想用2行来拟合它。使用Python我管理，以适应上部： def func(x,a,b): x=np.array(x) return a*(x**b) popt,pcov=curve_fit(func,up_x,up_y) 而且我想，以配合另一条线下方，但我想行穿过点红色的星星，这样我就可以有一个连续功能。所以我的问题是如何通过给函数必须通过的点来使用cu

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Python - 试图执行更强大的线性拟合

我有这个数据，我适合一个线性函数，并适合决定其他工作（不要紧，不重要）。我使用numpy.polyfit，当我简单地包括数据和拟合程度，没有别的，它会产生这样的情节：现在，适合的才是好的，但普遍的共识是最适合的线被上面的那些红色数据点偏斜，我实际上应该适合刚好在它下面的数据，它形成一个很好的线性形状（围绕着拥挤的蓝色点）。所以我试图给polyfit加上一个权重，我选择了1/sqrt（y值）的任意

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拟合测试版发布（在python中） - 请澄清请

我正在试用beta.fit（W）发布测试版。 W的值不会达到[0,1]边界。我的问题是以下 - 我是否需要通过beta.fit（W，loc = min（W），scale = max（W） - min（W））强制[0,1]范围，或者我可以假设为只要数据在[0,1]范围内，拟合“将会很好”？显然，缩放数据应该给出a和b的不同值。哪一个是“正确的”？这个问题是涉及到： https://stats.st

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从sfit对象获取平均值和std

加载后，预先拟合的曲面（sfit）模型如下图所示。问题：如何从sfit对象中获取x/y数据的精确平均值/标准偏差（而不是通过繁琐的输出复制）？备注：我能够通过调用其API的coeffnames/coeffvalues让所有的系数。然而，似乎没有类似的平均值/标准API。 sfit模型适合的原始数据目前无法访问。所以the method依靠原始数据是不适用的。

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在R中的数据绘制单独的曲线

我有一个情节，其中每个x值都有2个Y值。数据也是非线性的。情节是这样的：现在我的问题是，我想单独适合的回归曲线的两项曲线（上，下）的。我知道这不是一个明确的问题，因为我手边没有独特的识别方案，但我知道响应系统可以随机以相同的输入（或几乎相同的输入）以两种不同的方式运行。 The data file can be found here the headers used here 'sigma' a