Подгонка эллипса к набору точек данных в Python

У меня есть 2D точки (x, y), и я хочу подогнать эллипс, используя этот постсоответствовать эллипсу в Python с учетом набора точек xi = (xi, yi)Но мой результат

SciPy LeastSq Оценка добротности Fit

У меня есть поверхность данных, которую я подгоняю, используя SciPyleastsq функция. Я хотел бы получить некоторую оценку качества посадки послеleastsq возвращается. Я ожидал, что это будет включено как возвращение из функции, но, если это ...

Верхний график показывает исходную линейную функцию и некоторые данные, полученные из нее с использованием асимметричных гауссовых ошибок. Построены столбцы ошибок, а также кусочные эллипсы ошибок (серые ... и масштабированные до касания линейной функции, синие). Нижний график дополнительно показывает установленную функцию, а также масштабированные кусочные эллипсы, которые касаются установленной функции.

аюсь приспособить некоторые данные к степенному закону, используя python. Проблема в том, что некоторые из моих пунктов - это верхние пределы, которые я не знаю, как включить в примерку. В данных я поместил верхние пределы как ошибки в y, равные ...

Распределение фитингов с фиксированными параметрами в SciPy

Можно ли исправить параметры при подгонке распределений в SciPy? Например, этот код:

Подгонка данных с интегральной функцией

Когда используешь

, но поиск минимума может потерпеть неудачу, если данные очень шумные, или модель не подходит для данных (например, согласование синусоидальных данных с экспоненциальной моделью), или сама модель допускает множество локальных минимумов.

нь плохо знаком с Matlab, и я не знаю, как вписать мои точки данных в модель по своему выбору. Мои точки данных не являются полностью экспоненциальными, и я хотел бы вписать свои данные в модель, подобную этой: y = a * e ^ (bx) + c, так как ...

Как я могу уменьшить линейный график до определенного интервала?

Подгонка распределения t студента в R с использованием fitdistr () приводит к ошибке «конечное разностное значение»

Получение стандартных ошибок для подогнанных параметров с использованием метода optimize.leastsq в python

У меня есть набор данных (смещение в зависимости от времени), которые я приспособил к паре уравнений, используя метод optimize.leastsq. Я сейчас ищу, чтобы получить значения ошибок по подобранным параметрам. Просматривая документацию, выводимая ...

подгонка данных с NumPy

Позвольте мне начать с того, что я получаю не то, что ожидаю, и, возможно, вы можете помочь мне здесь. У меня есть следующие данные: >>> x array([ 3.08, 3.1 , 3.12, 3.14, 3.16, 3.18, 3.2 , 3.22, 3.24, 3.26, 3.28, 3.3 , 3.32, 3.34, 3.36, 3.38, ...