least-squares

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我寫一些幫助R. 我使用下面的腳本來做一個簡單的分析RCBD比較數據集基因型（名稱）爲特質的「X」。 library(stats) data_1=read.table(file="test.txt", head=TRUE) result_X =aov(X~Block+Name, data=data_1) sink("result_X.txt") summary(result_X) s

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R中的兩級最小二乘法

我想在R中運行一個兩級probit最小二乘法迴歸法。有誰知道如何做到這一點？那裏有包嗎？我知道使用Stata可以做到這一點，所以我想可以用R來做。

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最小二乘法適合在Matlab中進行時間標定的程序

我想知道在Matlab中是否存在最小二乘法程序，以便將模板信號按時間標定爲測量信號。假設我的模板是一個大約的信號。 1秒，但測量中的相應部分爲1.2秒。現在我想將我的模板縮放到1.2秒。當然，可以簡單地在幾個步驟中重新縮放模板，與每個步驟的信號互相關並找到最大值。然而，這會大大減慢我的計劃。 Matlab的lsqcurvefit需要兩個長度相等的向量，其中一個向量的長度正是我想要改變的。有沒有人

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需要精確的最小二乘法擬合算法

我已經試驗了實現最小二乘法（LSF）算法的兩種方式here。第一個代碼只是教科書的方法，正如Wolfram在LSF上的頁面所述。第二個代碼重新排列等式以最小化機器錯誤。這兩個代碼都會爲我的數據產生類似的結果我將這些結果與Matlab的p = polyfit（x，y，1）函數進行了比較，使用相關係數來衡量擬合的「良好」並比較3個例程中的每一個。我觀察到雖然所有3種方法都產生了很好的結果，但至少對於

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scipy中的最小二乘函數雅可比方法簽名

任何人都可以提供一個例子，提供一個雅可比語爲least squares functionscipy？我找不到他們想要的方法簽名 - 他們說它應該是一個函數，但很難弄清楚這個函數應該接受什麼順序的輸入參數。

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試圖用ggplot2的geom_smooth（）

顯示原始的和擬合的數據（nls + dnorm）我正在探索一些數據，所以我想要做的第一件事就是嘗試適應正常（高斯）分佈。這是我第一次在R中嘗試這個，所以我一次只採取一步。首先，我預先分級我的數據： myhist = data.frame(size = 10:27, counts = c(1L, 3L, 5L, 6L, 9L, 14L, 13L, 23L, 31L, 40L, 42L, 22L, 1

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評估直線的直線度

我有一個數據集，它定義了二維笛卡爾平面上的一組點。從理論上講，這些點應該形成一條線，但該線可能是完全水平的，完全垂直的，以及其間的任何東西。我想設計一個算法來評估該線的「直線度」。例如，下面的數據集將是完美的直線： Y = 2/3x + 4 X | Y --------- -3 | 2 0 | 4 3 | 6 Y = 4 X | Y --------- 1 | 4 2 |

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在R中的最小二乘迴歸圖中繪製垂直偏移圖

我有興趣用最小二乘迴歸直線和連接數據點與迴歸線的線段繪製圖，如圖所示的垂直偏移圖： http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html alt text http://mathworld.wolfram.com/images/eps-gif/LeastSquaresOffsets_1000.gif 我已經情節和迴歸線在這裏完成： ## Dat

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繪圖數據和Java的

做最小二乘迴歸與餘弦我有數據，我想情節，更重要的是，做一個最小二乘迴歸使用餘弦（而不是使用多項式）：有什麼建議嗎？謝謝。

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計算矩陣的零空間

我試圖解決一組形式爲Ax = 0的方程組。A是已知的6x6矩陣，我用SVD編寫了下面的代碼以獲得向量x在一定程度上。答案大致正確，但不夠好對我有用，我該如何提高計算精度？將eps降至1.e-4以下會導致該功能失敗。 from numpy.linalg import * from numpy import * A = matrix([[0.624010149127497 ,0.02091565