Resultados de la búsqueda a petición "least-squares"
Cómo usar la función leastsq de scipy.optimize en python para ajustar tanto una línea recta como una línea cuadrática a los conjuntos de datos x e y
¿Cómo encajaría una línea recta y una cuadrática al conjunto de datos a continuación usando la función leastsq de scipy.optimize? Sé cómo usar Polyfit para h...
Resolver sistema homogéneo Ax = 0 usando numpy
Estoy tratando de usar numpy.linalg.lstsq para resolver el siguiente sistema homogéneo con la siguiente restricción: Ax = 0 |x| = 1Si solo llamo: numpy.linalg.lstsq(A, np.zeros((A.shape[0],1), dtype=np.float))La solución sería una matriz de ...
Cuadrado mínimo de dos etapas en R
Quiero ejecutar una regresión de mínimos cuadrados probit de dos etapas en R. ¿Alguien sabe cómo hacer esto? ¿Hay algún paquete por ahí? Sé que es posible hacerlo usando Stata, así que imagino que es posible hacerlo con R.
¿Cómo calcular la varianza del estimador de mínimos cuadrados usando la descomposición QR en R?
Estoy tratando de aprender la descomposición de QR, pero no puedo entender cómo obtener la varianza de beta_hat sin recurrir a los cálculos de matriz tradicionales. Estoy practicando con eliris conjunto de datos, y esto es lo que tengo hasta ...
Mínimos cuadrados lineales restringidos para xA = b en matlab
Quiero resolverxA=b con restricción0<=x parax. Encontré funciones comolsqnonneg [http://www.mathworks.com/help/optim/ug/lsqnonneg.html]ylsqlin [http://www.mathworks.com/help/optim/ug/lsqlin.html]que resuelve paraAx=b. Sin embargo, no pude ...
Calcular el espacio nulo de una matriz
Estoy tratando de resolver un conjunto de ecuaciones de la forma Ax = 0. Se conoce una matriz de 6x6 y he escrito el siguiente código usando SVD para obtener el vector x que funciona en cierta medida. La respuesta es aproximadamente correcta pero ...
obtener el valor R ^ 2 de scipy.linalg.lstsq
Tengo un conjunto de datos 3D ajustado usandoscipy.linalg.lstsq función. Estaba usando: # best-fit quadratic curve A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), data[:,:2], np.prod(data[:,:2], axis=1), data[:,:2]**2] C,_,_,_ = ...
¿Cómo usar el método de mínimos cuadrados en Matlab?
Tengo 37 ecuaciones lineales y 36 variables en forma de ecuación matricial; A * X = B. Las ecuaciones no tienen una respuesta exacta. Quiero usar el método de mínimos cuadrados de Matlab para encontrar las respuestas con el menor error. Soy nuevo ...
¿Cómo resolver muchos sistemas sobredeterminados de ecuaciones lineales usando códigos vectorizados?
Necesito resolver un sistema de ecuaciones lineales Lx = b, donde x es siempre un vector (matriz 3x1), L es una matriz Nx3 y b es un vector Nx1. N generalmente varía de 4 a algo así como 10. No tengo problemas para resolver esto ...
Ajuste de la suma 2D de gaussianos, scipy.optimise.leastsq (Respuesta: Use curve_fit!)
Quiero ajustar una suma 2D de gaussianos a estos datos: Después de no poder ajustar una suma a esto inicialmente, en cambio, probé cada pico por separado (imagen [https://i.stack.imgur.com/BJDkG.png]) y devolvió un ajuste al encontrar sus ...