model-fitting

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    为早期数据值拟合离散（负二项式）分布

    我在拟合离散分布函数（特别是使用负二项分布）时遇到了一些困难。这是我的设置：我有一个传入项目的来源，每个项目都有未知的生命周期。每天都有一些过期（第一天很大一部分，第二天更多，等等）。对于现有的传入项目来源（源超过180天），我设法用负二项分布将新项目的生命周期建模为可接受的错误（使用MLE - 最大似然估计）。 我的问题始于传入项目的新来源。我想在短时间内（例如5-7天后）估计它们的物品的寿命分
    probability missing-data statistics model-fitting 2014-01-05

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    如何使用仅限于上限的数据来适应python中的最小二乘方？

    我想在python中执行一个带有三个变量的已知函数的最小二乘方。我能够为随机生成的错误数据完成此任务，但我需要的实际数据包括一些数据点，这些数据点是值的上限。该函数将通量描述为波长的函数，但是在某些情况下，在给定波长下测量的通量不是具有误差的绝对值，而是通量的最大值，实际值低于零值。 是否有某种方式告诉拟合任务有些数据点是上限？此外，我必须为多个数据集执行此操作，并且可能上限的数据点数对于每个数据
    python least-squares model-fitting 2014-01-08

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    R：我的数据集的函数“nls”出错

    我有气候压力值和测量压力站的高度的数据。我想为他们拟合一个指数模型。数据是这样的： x [1] 539 575 1320 438 1840 496 316 552 325 386 1599 1073 556 1029 1661 [16] 2472 1594 1197 910 1035 596 646 420 516 1980 1045 2287 440 419 1611 [31] 577 3
    r exponential nls model-fitting 2013-11-21

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    如何从R中的GLM调用中检索原始变量名称的列表？

    在R中使用glm函数时，可以使用addNA或log之类的函数，其参数为formula。比方说，我们有一个数据帧Data有4列：Class，var1它们因素和var2，var3这是数值变量，我们适应： Model <- glm(data = Data, formula = Class ~ addNA(var1) + var2+ log(var3), family = bino
    r glm feature-selection model-fitting 2014-01-14

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    R：糟糕的变异函数拟合，坏的克里金结果

    我试图在雅加达湾做一个克里格。我有一组具有适当坐标和属性的测量点（pH，盐度...） 为了做一个克里金法，我首先需要为我的变差函数找到​​一个模型。当我使用“变差函数”函数时，输出并不完美，但应该没问题，但是当我尝试拟合变差函数时，我得到一个同样的信息：在fit.variogram（ph.vgm，model = vgm（0.12， “Sph”，0.1,0.01））： 警告：在变异函数拟合中的奇异模
    r model-fitting spatial-interpolation kriging gstat 2015-09-03

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    MATLAB：线性回归和不同的错误重量

    我有一个模型 y = a1 * x1 + a2 * x2 + ... + a20 * x20 y是在范围[-100000，100000]。 对于我来说，在相对误差最小的情况下获得回归是非常重要的。绝对错误并不重要。 我应该使用什么样的matlab函数？ 我的样本应该有多大？ 什么是最简单的方法来计算R_adj？ 是R_adj是您建议评估模型的一个很好的变量，还是模型应该使用别的东西？
    matlab linear-regression least-squares model-fitting 2013-10-09

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    对数据拟合高斯积分函数

    我在找到一组给定数据的最小平方拟合时遇到了问题。 我知道数据遵循一个函数女巫是一个高斯和矩形（通过广泛的狭缝X射线）卷积。到目前为止我所做的是看看卷积积分并发现它归结于此： 积分参数a是狭缝宽度（未知和期望），其中g（xt）是一个定义的高斯函数as 因此，基本上拟合的函数是一个高斯函数的集成函数，其宽度参数a给出了积分边界。然后，积分也随着x-t的移位而进行。 这是数据和手工制作的一小部分。 从p
    python numpy model-fitting 2014-06-15

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    网格网格。网格拟合（平均）。网格比较。

    我有3组代表一个表面的点云。我想使用这些点云来构建三角网格，然后使用网格来表示曲面。每一组点云都以不同的方式收集，因此它们在这个表面上的表现是不同的。例如，一些组可以表示具有较小“错误”的表面。我的问题是： （1）评估这种网格到曲面“错误”的最佳方法是什么？ （2）是否有将点云转换为三角形网格的成熟/可靠的方法？我发现一些软件正在做这个，但大多数需要大量的手动调整。 （3）转换后，我得到三个网格。
    mesh point-clouds 3d-reconstruction construction model-fitting 2015-10-28

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    R中的nls.lm模型拟合“错误：未使用的参数”

    我试图使用minpack.lm中的nls.lm函数来适应非线性模型对心理物理实验的某些数据。 我已经搜索过了，找不到很多关于软件包的信息，所以基本上已经复制了nls.lm帮助页面上给出的示例格式。不幸的是我的脚本仍然失败运行和R抛出了这个错误： Error in fn(par, ...) : unused argument (observed = c(0.1429, 0.2857, 0.375,
    r nls model-fitting 2015-05-01

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    在青光眼照片中检测椭圆

    对于青光眼诊断，确定比较视盘（VDD）和视杯（VCD）直径的“杯盘比”是很常见的。光盘可见为圆形红色特征（红色通道），光学杯呈黄色圆圈（绿色通道）。我如何计算视盘和视杯之间的直径比？ 我能够通过Canny边缘检测来检测视盘，但我还没有找到计算杯盘比的方法。我该怎么做？ 原图： VDD和VCD：
    matlab image-processing ellipse model-fitting drawellipse 2015-11-18
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