我不太擅长统计,因此很抱歉,这是一个简单的问题。我以曲线拟合的一些数据,有时候我的数据最适合的形式负指数,有时配合是更接近于一个* é (- b * X 2) + c。但是,有时两者都失败了,我想回到线性拟合中。我的问题是,如何根据从模型返回的结果方差-协方差矩阵确定哪种模型最适合特定数据集scipy.optimize.curve_fit()函数?我相信方差在此矩阵的对角线之一上,但我不确定如何解释。
更新:基于类似的问题,我希望方差-协方差矩阵可以告诉我我正在尝试的三个模型中的哪个最适合数据(我正在尝试将许多数据集适合这三个模型之一)。
对于给定的示例,结果矩阵如下所示:
pcov_lin
[[ 2.02186921e-05 -2.02186920e-04]
[ -2.02186920e-04 2.76322124e-03]]
pcov_exp
[[ 9.05390292e+00 -7.76201283e-02 -9.20475334e+00]
[ -7.76201283e-02 6.69727245e-04 7.90218415e-02]
[ -9.20475334e+00 7.90218415e-02 9.36160310e+00]]
pcov_exp_2
[[ 1.38338049e-03 -7.39204594e-07 -7.81208814e-04]
[ -7.39204594e-07 8.99295434e-09 1.92970700e-06]
[ -7.81208814e-04 1.92970700e-06 9.14746758e-04]]
这是我在做什么的一个例子:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy as sp
import scipy.optimize
def exp_func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
def exp_squared_func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x*x*x) + c
def linear_func(x, a, b):
return a*x + b
def main():
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], np.float)
y = np.array([1, 1, 1, 1, 0.805621, 0.798992, 0.84231, 0.728796, 0.819471, 0.570414, 0.355124, 0.276447, 0.159058, 0.0762189, 0.0167807, 0.0118647, 0.000319948, 0.00118267, 0, 0, 0], np.float)
p0 = [0.7746042467213462, 0.10347274384077858, -0.016253458007293588]
popt_lin, pcov_lin = scipy.optimize.curve_fit(linear_func, x, y)
popt_exp, pcov_exp = scipy.optimize.curve_fit(exp_func, x, y)
popt_exp_2, pcov_exp_2 = scipy.optimize.curve_fit(exp_squared_func, x, y)
plt.figure()
plt.plot(x, y, 'ko', label="Original data")
plt.plot(x, linear_func(x, *popt_lin), 'r-', label='linear')
plt.plot(x, exp_func(x, *popt_exp), 'b-', label='exponential')
plt.plot(x, exp_squared_func(x, *popt_exp_2), 'g-', label='exponential squared')
plt.legend()
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
很棒的是,您链接到该CV问题,并因此链接到重要的评论线程(b / w rolando2,Frank Harrell等),询问是否适合根据事实来选择模型。也许最好使用系统的先验知识来选择模型。
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阿曼2013年
关于简历的其他问题可能会有所帮助:stats.stackexchange.com/questions/50830/…–
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阿曼
这可能有助于理解如何解释协方差矩阵stats.stackexchange.com/questions/10795/…- 我会说第三个模型的值较小,表示偏差较小。
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user4581