model-fitting

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Java: Wie zeichne ich Bilder auf kleinstmöglicher Fläche?

Nehmen wir an, ich habe 256 Bilder mit einer durchschnittlichen Größe von 70x150 (also, wenn Größe variabel). Und ich habe eine Graphic -Instance (Erstellt von einem BufferedImage mit einer bestimmten

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Anpassung einer 3-Parameter-Weibull-Verteilung in R

Ich habe einige Datenanalysen in R durchgeführt und versuche herauszufinden, wie ich meine Daten an eine 3-Parameter-Weibull-Verteilung anpassen kann. Ich habe herausgefunden, wie man es mit einem 2-P

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Fehleranpassung Funktion zu Daten mit nls

Ich habe ein Problem mit nls() Parameter zu schätzen. Ich habe eine folgende Gruppe von Funktionen, einige Daten in der Hand zu erklären: funk1 <- function(a,x) { x^2*exp(-(l*(1-exp(-r*a))/r)) } fun

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Opencv - Polynomfunktionsanpassung

In opencv (oder anderen C++ lib), gibt es eine ähnliche Funktion wie Matlab fit, die 3D-Polynomoberflächenanpassung tun kann (d. H. f(x,y)= p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2). Dank

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Fehler gewichtete fit Unsicherheiten in LMFIT

Ich versuche zu passen ein Modell mit LMFIT verwenden, kann ich einfach Folgendes tun: def loss_function(params): residuals = [] for x, measured in ...: y = predict(x, params) resi

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Maximum-Likelihood-Schätzung für das Potenzgesetz in R gegeben Verteilung (anstelle von Proben)

Ich habe ein Datenframe mit X-Y-Werten, die Werte und ihre Zählungen, z. (1, 1000), (2, 100), (3, 10), usw. Ich würde gerne ein Potenzgesetz an diese Verteilung mit MLE anpassen. Ich könnte die power.

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Anpassen von truncnorm mit fitdistrplus

Ich versuche, eine abgeschnittene Normalverteilung zu einigen Daten anzupassen. Allerdings habe ich in den folgenden Fehler ausgeführt wird: <simpleError in optim(par = vstart, fn = fnobj, fix.arg = f

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versuchen, ursprüngliche und angepasste Daten (nls + dnorm) mit geom_smooth von ggplot2 anzuzeigen()

Ich untersuche einige Daten, also wollte ich zuerst versuchen, eine normale (Gaußsche) Verteilung darauf zu legen. Dies ist das erste Mal, dass ich das in R versuche, also nehme ich einen Schritt nach

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Mehrere Variable nicht lineare Regression oder Kurvenanpassung Matlab

Ich habe eine Reihe von verrauschten Daten und möchte eine benutzerdefinierte Gleichung, obwohl es in MATLAB. Als nächstes würde ich die Werte der Koeffizienten nehmen und sie in meinem Algorithmus ve

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erzwingt, dass ein Parameter in der nichtlinearen Anpassung in MATLAB

ein Integral ist Wie kann man mit MATLAB die Funktion lsqcurvefit integer type für einen der Parameter erzwingen? Der betreffende spezielle Parameter ist ein Index für einen Vektor, so dass nur ganzza