Вопросы с тегом «curve-fitting»

Методы, используемые для подгонки кривых (как в линейной или нелинейной регрессии) к данным.

4
МЕНЬШЕ, что позволяет разрывы
Существует ли метод моделирования, такой как LOESS, который допускает ноль, один или несколько разрывов, где время разрывов не известно априори? Если метод существует, есть ли существующая реализация в R?

3
Почему существуют большие коэффициенты для полинома высшего порядка?
В книге Бишопа по машинному обучению обсуждается проблема подгонки полиномиальной функции к набору точек данных. Пусть M - порядок подогнанного многочлена. Это утверждает, что Мы видим, что с увеличением M величина коэффициентов обычно становится больше. В частности, для полинома M = 9 коэффициенты были точно настроены на данные путем разработки …

1
Аддитивная ошибка или мультипликативная ошибка?
Я относительно новичок в статистике и был бы признателен за помощь в понимании этого вопроса. В моей области есть широко используемая модель вида: пT= Pо( VT)αпTзнак равнопо(ВT)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Когда люди подгоняют модель к данным, они обычно линеаризуют ее и соответствуют следующим журнал( PT) = журнал( Pо) + α log( …

1
Расчет вероятности от RMSE
У меня есть модель для прогнозирования траектории (х как функция времени) с несколькими параметрами. В настоящий момент я вычисляю среднеквадратичную ошибку (RMSE) между прогнозируемой траекторией и экспериментально записанной траекторией. В настоящее время я минимизирую эту разницу (RMSE), используя simplex (fminsearch в matlab). Несмотря на то, что этот метод дает хорошие …

3
Стратегия подгонки сильно нелинейной функции
Для анализа данных из биофизического эксперимента в настоящее время я пытаюсь выполнить подгонку кривой с помощью высоко нелинейной модели. Функция модели выглядит в основном так: Y= а х + б х- 1 / 2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Здесь, особенно значение представляет большой интерес.бbb Сюжет для этой функции: (Обратите внимание, …

1
подбор экспоненциальной функции с использованием метода наименьших квадратов в сравнении с обобщенной линейной моделью в сравнении с нелинейным методом наименьших квадратов
У меня есть набор данных, который представляет экспоненциальный спад. Я хотел бы приспособить экспоненциальную функцию к этим данным. Я попытался лог преобразовать переменную ответа и затем использовать наименьшие квадраты, чтобы соответствовать линии; использование обобщенной линейной модели с функцией логарифмической связи и гамма-распределением вокруг переменной отклика; и используя нелинейные наименьшие квадраты. …

1
Оценка наклона прямой части сигмовидной кривой
Я получил эту задачу и был поставлен в тупик. Коллега попросил меня оценить и следующего графика: х л о ж е гИксу р р е гxupperx_{upper}Иксл о ж е гxlowerx_{lower} Кривая на самом деле является кумулятивным распределением, а х является своего рода измерениями. Ему интересно знать, каковы соответствующие значения на …

1
Подгонка распределения к пространственным данным
Перекрестная публикация моего вопроса от mathoverflow, чтобы найти некоторую помощь по конкретной статистике. Я изучаю физический процесс, генерирующий данные, которые красиво проецируются в два измерения с неотрицательными значениями. Каждый процесс имеет (спроецированную) дорожку из точек - - см. Изображение ниже.ИксИксxYYy Образцы треков выделены синим цветом, проблемный тип трека был нарисован …

2
В чем разница между функциональным анализом данных и анализом многомерных данных
В статистической литературе имеется много ссылок на « функциональные данные » (то есть данные, которые являются кривыми), и параллельно, на « высокоразмерные данные » (то есть, когда данные являются векторами с высокой размерностью). Мой вопрос о разнице между этими двумя типами данных. Говоря о прикладных статистических методологиях, которые применяются в …

4
Есть ли формула для s-образной кривой с доменом и диапазоном [0,1]
По сути, я хочу преобразовать показатели сходства в веса, которые используются в качестве предикторов. Сходства будут на [0,1], и я ограничу веса также на [0,1]. Мне бы хотелось, чтобы параметрическая функция выполняла это отображение, которое я, скорее всего, оптимизирую с помощью градиентного спуска. Требования состоят в том, чтобы 0 отображалось …

1
Два квантиля бета-распределения определяют его параметры?
Если я даю два квантиля и соответствующие им местоположения (каждый) в открытом интервале , могу ли я всегда найти параметры бета-распределения, в котором эти квантили находятся в указанных местоположениях?( l 1 , l 2 ) ( 0 , 1 )(q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2)(l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2)( 0 , 1 )(0,1)(0,1)
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.