model-fitting

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好了，我的当前曲线拟合代码具有使用scipy.stats来确定基于所述数据的权利分发的步骤， distributions = [st.laplace, st.norm, st.expon, st.dweibull, st.invweibull, st.lognorm, st.uniform] mles = [] for distribution in distributions:

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当其中一个拟合参数更改xdata输入数组值时，我可以使用适合python的scipy.curve吗？

这是我第一次发布一个问题，我会尽量让它尽可能清晰，但可以随时提问。我尝试使用下面的方法scipy.curve_fit以适应模型曲线： import numpy as np import matplotlib.pyplot as pyplot import scipy from scipy.optimize import curve_fit def func2(x,EM):

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多变量非线性curve_fit与scipy

我一直在尝试使用scipy.optimize curve_fit使用多个变量。它正常工作与我创建的测试代码，但是当我尝试实现这个在我的实际数据我不断收到以下错误 TypeError: only arrays length -1 can be converted to python scalars 阵列的形状和它们的元素在我的测试代码中的数据类型和实际的代码是完全一样的，所以我很困惑，为什么我得到这

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预测与华冠通讯（）平稳序列

我在预测锻炼工作。首选模型是ARIMA（0,0,1）（0,1,1）4，其中有三个外生变量（Forestalling.1，Forestalling.2，Break）。我的因变量是Pmean，平均房价，外生变量是指示立法和财产危机变化的虚拟变量（这些变量由以下值0,1，-1组成）。我最初的方法是者区分原始的和适合ARIMA（）模型;然而，这使我试图预测系列作为预测是在平稳序列完成后麻烦 - DIFF

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Python的配件：优化循环

我试图将多个高斯给定的数据，并在第500个型号达到时，这部分程序是用约3 GB的内存，我需要适应总共〜2000款。下面是我的程序与随机生成的数据，这不会产生非常适合一个到简体版本，但它说明了时间的问题：我无法想出一个办法来优化这个部分，使其 import sys sys.setrecursionlimit(5000) import matplotlib.pyplot as plt impor

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如何向nlm提供梯度（或粗麻布）？

在帮助文件对于非线性函数minimiser stats::nlm它指出的参数f一个是（重点煤矿）：函数最小化，返回单个数值。这应该是一个函数，第一个参数是一个p长度的向量，后面是由......参数指定的任何其他参数。如果函数值具有称为渐变的属性或梯度属性和hessian属性都为，则这些属性将用于计算更新后的参数值。这是否意味着梯度和粗麻布由相同的命令供给： attr(f, 'gradient

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从MatLab拟合对象图得到点

我是一个Matlab业余，所以请忍受我 - 我目前使用Matlab来拟合复杂的方程到二维数据。现在我有一个程序，它使用f = fit(xdata, ydata, function, options)来生成一个合适的对象。然后，我可以使用confint(f)和f.parameter等来获得拟合系数和置信区间，我可以使用plot(f,x,y)来绘制数据和拟合图。从这一点，我知道如何获得绘制的点的唯

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使用识别出的恒星和天体拟合WCS坐标解法

我有一个固定的全天空相机，并且想要适合WCS解决方案（地图像素x，y到alt，az）。如果我确定了几个明星，我可以得到初步的解决方案正是如此 import numpy as np from astropy.modeling import models, fitting from astropy.modeling.projections import Sky2Pix_ZEA, AffineTra

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Auto.arima（）函数不会导致白噪声。我应该如何去建模数据

这是初始数据的图（执行对数转换后）。很明显，既有线性趋势也有季节性趋势。我可以通过第一个和第十二个（季节性）差异来解决这两个问题：diff（diff（data），12）。这样做之后，这里是所得数据的图表。这个数据看起来不太好。虽然平均值不变，但随着时间的推移，我们会看到漏斗效应。这里是ACF/PACF：。任何可能适合尝试的建议。我使用了auto.arima（）函数，该函数建议使用ARIMA

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在R中使用各种标准的配电装置

请考虑我是一名正在进行常规研究的本科生。有没有找到和访问（或执行）使用下面的估计中的R分布拟合一个简单，直接的方式：柯尔莫哥洛夫 - 斯米尔诺夫最小距离估计克拉美·冯·米塞斯最小距离估计安德森 - 达林最小距离估算最大似然估计我在各种R软件包的大量文档和参考手册中迷失了自我。这个问题更多地涉及到使用R软件系统而不是统计本身，这就是为什么我在这里问它在SO。