Questions tagged «curve-fitting»

我有一组数据，我想比较哪条线描述得最好（不同阶数，指数或对数的多项式）。 我使用Python和Numpy，对于多项式拟合，有一个函数polyfit()。但是我没有找到用于指数和对数拟合的函数。 有吗 否则如何解决？

157 python  numpy  scipy  curve-fitting  linear-regression 

R中是否有将曲线拟合为直方图的函数？ 假设您有以下直方图 hist(c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4))) 看起来很正常，但是歪斜了。我想拟合一条偏斜的正态曲线以围绕此直方图。 这个问题是很基本的，但是我似乎在互联网上找不到R的答案。

91 r  histogram  curve-fitting  r-faq 

我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了x值，y值以及要拟合的多项式的阶数（线性，二次等）的列表。 这很有效，但是我还想计算r（相关系数）和r-平方（确定系数）。我正在将结果与Excel的最佳拟合趋势线功能及其计算的r平方值进行比较。使用此方法，我知道我正在为线性最佳拟合（度等于1）正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。 Excel能够做到这一点。如何使用Numpy计算高阶多项式的r平方？ 这是我的功能： import numpy # Polynomial Regression def polyfit(x, y, degree): results = {} coeffs = numpy.polyfit(x, y, degree) # Polynomial Coefficients results['polynomial'] = coeffs.tolist() correlation = numpy.corrcoef(x, y)[0,1] # r results['correlation'] = correlation # r-squared results['determination'] = correlation**2 return results

89 python  math  statistics  numpy  curve-fitting 

我正在尝试在中绘制平滑曲线R。我有以下简单的玩具数据： > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > y [1] 2 4 6 8 7 12 14 16 18 20 现在，当我使用标准命令对其进行绘制时，它当然看起来很坎and和锋利： > plot(x,y, type='l', lwd=2, col='red') 如何使曲线平滑，以便使用估计值对3个边进行舍入？我知道有很多方法可以拟合平滑曲线，但是我不确定哪种方法最适合这种曲线，以及如何编写R。

87 r  plot  curve-fitting 

我正在尝试在已生成的散点图上生成线性回归，但是我的数据是列表格式，并且可以找到所有使用polyfitrequire的示例arange。arange虽然不接受列表。我搜索过很多关于如何将列表转换为数组的东西，似乎还不清楚。我想念什么吗？ 接下来，如何最好地使用整数列表作为的输入polyfit？ 这是我关注的polyfit示例： from pylab import * x = arange(data) y = arange(data) m,b = polyfit(x, y, 1) plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') show()

87 python  numpy  matplotlib  linear-regression  curve-fitting 

我已经阅读了该问题的答案，它们非常有帮助，但是我特别需要R中的帮助。 我在R中有一个示例数据集，如下所示： x <- c(32,64,96,118,126,144,152.5,158) y <- c(99.5,104.8,108.5,100,86,64,35.3,15) 我想对这些数据拟合模型，以便y = f(x)。我希望它是一个三阶多项式模型。 如何在R中做到这一点？ 另外，R可以帮助我找到最佳的拟合模型吗？

83 r  curve-fitting  data-analysis  polynomial-math 

http://marakana.com/tutorials/android/2d-graphics-example.html 我在下面使用这个例子。但是，当我在屏幕上移动手指的速度过快时，线条会变成单个点。 我不确定是否可以加快绘图速度。或者我应该用一条直线连接最后两个点。这两种解决方案中的第二种似乎是一个不错的选择，除了快速移动手指时，您会得到一条较长的直线段，然后是锐利的曲线。 如果还有其他解决方案，那将是非常高兴的。 感谢您的任何提前帮助。

69 java  android  touch  interpolation  curve-fitting