데이터 세트 (X, Y, Yerr)에 최소 자승 다항식 적합성을 적용하고 적합 매개 변수의 공분산 행렬을 얻고 싶습니다. 또한 많은 데이터 세트가 있기 때문에 CPU 시간이 문제이므로 분석적인 (즉, 빠른) 솔루션을 찾고 있습니다.공분산을 반환하는 파이썬 다항식 적합 함수가 필요합니다.
numpy.polyfit
다음과 같은 (이상적이지 않은) 옵션이 있음을 발견했습니다. 그러나 Yerr 오류는 고려하지 않으며 공분산을 반환하지 않습니다.
numpy.polynomial.polynomial.polyfit
은 Yerr을 입력으로 허용 (가중치 형식)하지만 공분산도 반환하지 않습니다. 반복적 인 방법 - -
scipy.optimize.curve_fit
및 scipy.optimize.leastsq
는 다항식 맞 및 공분산 행렬을 반환 이에 맞출 수 이들은 (분석 용액을 얻었다)에 polyfit
루틴보다 훨씬 더 느리다;
파이썬은 적합 매개 변수의 공분산을 반환하는 분석 다항식 적합 루틴을 제공합니까 (또는 직접 작성해야합니까 :-)?
업데이트 : 지금 NumPy와 1.7.0, numpy.polyfit
만 무게를 받아 들일뿐만 아니라 계수의 공분산 행렬 ...를 반환 그래서 않습니다, 문제가 해결되지 나타납니다! :-)
봐를 사용하고 있습니다. http://www.astro.rug.nl/software/kapteyn/kmpfit.html – reptilicus
링크에 따르면, 이것은 다른 (일반적인) 반복 솔버입니다. 속도 때문에, 나는 다항식에 대해 완벽하게 가능한 분석적 (비 반복적) 해법을 찾고있다. –
통계 모델이 무엇입니까? https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/pystatsmodels/paCNa5sXbOo http : // statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.html – joris