python多项式拟合某些系数是固定的，阶数应该是一个参数，需要创建变量列表吗？
在Python中进行多项式拟合时，如果某些系数是固定的，可以使用numpy库中的polyfit函数来实现。polyfit函数的第一个参数是自变量的数据，第二个参数是因变量的数据，第三个参数是多项式的阶数。如果某些系数是固定的，可以通过创建一个变量列表来指定这些系数的值。
以下是一个示例代码：
import numpy as np
# 自变量数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 因变量数据
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 固定的系数
fixed_coeffs = np.array([0, 0, 1])
# 创建变量列表
variables = [x**i for i in range(len(fixed_coeffs))]
# 多项式拟合
coeffs = np.polyfit(x, y - np.dot(np.array(variables).T, fixed_coeffs), len(fixed_coeffs) - 1)
# 添加固定的系数
coeffs = np.concatenate((fixed_coeffs, coeffs))
print("拟合多项式的系数：", coeffs)在上述代码中，我们首先定义了自变量数据x和因变量数据y。然后，我们通过创建变量列表variables来指定固定系数的值。在多项式拟合时，我们需要将固定系数对应的变量从因变量数据中减去，以便得到拟合的结果。最后，我们使用polyfit函数拟合多项式，并将固定系数添加到拟合结果中。
关于多项式拟合的更多信息，您可以参考腾讯云的相关产品文档：多项式拟合。
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1回答
我想写一个计算机程序，当给定一个输入和一系列可能的输出时，它会给出一个“简单”函数的列表。我知道会给出无限多的函数，而且不可能对每一个输出都给出一个函数(因为在任何两个实数之间有无限多个实数)。对于输出的范围，我希望将输出限制为2位左右的有效数字，并且我想要一个“简单函数”列表(简单函数基于函数的阶数及其系数)。
例如，假设我想为一组值(1，a)，(2，b)，(3，c)找到一个函数，其中a在7和8之间(包括7和8)，b在9和10之间(包括9和10)，c在11和12之间(包括11和12)。我如何生成这样一个简单函数的列表？
我对这个话题做了一些研究，但找不到这个问题的答案。我发现有一个程序，它根
浏览 0提问于2015-03-26得票数 2
1回答
我有两个(线性)图，我对它们进行了线性回归，只需说：figure(3);plotregression(a,b);
它工作得很好，但我想找出回归线的斜率。我知道我的图中y轴上提到的斜率(或m值)，但它不是很精确。而不是0.98，而是1。
有没有我可以写的代码来获得回归的m/斜率的更精确的值？一切都已经计划好了。
浏览 1提问于2015-02-05得票数 0
1回答
我正试着完成一项任务，但我真的不知道如何做问题所要求的。我不是在寻找一个完整的答案，而是对我需要使用/做什么来解决这个问题的理解。以下是一个问题：
我们被要求为一类零阶J0(x)的贝塞尔函数提供一个插值。
(a)为插值点x1 = 1.0、x2 = 1.3、x3 = 1.6、x4 = 1.9、x5 = 2.2创建一个7位小数点的数据表。通过点x1，x2，x3拟合二次多项式.使用此插值估计J0(1.5)。计算错误。
BesselJ到底是做什么的？如何通过这三个点来拟合二次多项式？
谢谢,
米凯辛
浏览 4提问于2013-02-24得票数 0
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我正在尝试创建一个多项式函数来拟合H列中的数据。I列是x值，J列是图表多项式趋势线显示的函数。那么为什么我的结果(见橙色线)不等于趋势线函数呢？这里发生了什么事？ ?
浏览 44提问于2019-06-01得票数 2
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2回答
我正在处理有四个预测器的数据集。与其中一个预测器有很好的线性关系，但对于其他三个预测器，我认为多项式可以拟合。在python中，有没有什么方法可以预测单变量，其中一个预测值是线性回归，其他三个预测值是多项式或其他非线性回归？ 请帮帮忙。
浏览 22提问于2020-07-22得票数 0
1回答
为了检查事件发生的概率取决于时间，我使用了一个更平滑的。
ods graphics on;
proc loess data=final plots(only MAXPOINTS=NONE)=FITPLOT;
model event = time / smooth=0.66 DEGREE=2;
run;
ods graphics off;
可以看到，Iam使用的是MAXPOINTS=NONE选项，但是当出现FIT摘要报告时，给出如下内容：
拟合方法Kd树
观察次数100500
..。
拟合点数:9个
..。
它使用9个拟合点是什么意思？
我想在平滑中使用所有的点(100500)，
浏览 0提问于2019-08-09得票数 3
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1回答
如何在python中计算一条最佳拟合线，然后在matplotlib中将其绘制在散点图上？
我使用普通的最小二乘回归计算线性最佳拟合线，如下所示：
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LinearRegression()
x = [[t.x1,t.x2,t.x3,t.x4,t.x5] for t in self.trainingTexts]
y = [t.human_rating for t in self.trainingTexts]
clf.fit(x,y)
regress_coefs = clf.coef_
regress
浏览 674提问于2012-08-08得票数 21
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下面的代码接受一个值x和一个点列表x，并通过给定x值的点列表确定拉格朗日多项式的值。
def chunkIt(seq, num):
avg = len(seq) / float(num)
out = []
last = 0.0
while last < len(seq):
out.append(seq[int(last):int(last + avg)])
last += avg
return out
def product(list):
p = 1
for i in list:
p
浏览 0提问于2017-06-10得票数 3
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我需要告诉Python检查两个列表是否具有相同的度数，但我不知道如何做！
p_list = [1,0,1]
q_list = [4,0]
浏览 7提问于2021-02-13得票数 0
2回答
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
a = np.ndarray((2,8))
a[0] = [0,10,21.5,25.2,70,89,112,150] # row for all X values
a[1] = [0,5,10,15,20,25,30,35] # row for all Y values
#Value by curve fitting - 7th order polynomial
trend = np.polyfit(a[0], a[1], 7)
trendpoly
浏览 35提问于2020-03-30得票数 0
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我有一组数据，我想使用matlab中的曲线拟合工具箱来绘制数据的样条图。我所做的是：
x =
Columns 1 through 10
0 1.2500 1.8800 2.5000 5.0000 6.2500 6.8800 7.1900 7.5000 10.0000
Columns 11 through 13
12.5000 15.0000 20.0000
y =
Columns 1 through 10
-85.9300 -78.8200 -56.9500 -34.5600
浏览 1提问于2013-09-24得票数 0
1回答
切比雪夫插值的建立
、、、
我的h/w问题要求我“编写一个函数，它接受区间的限制和多项式插值pn(x)的阶数n，并返回可以用于Chebyshev插值的数据点xi”。
我写了下面的函数，在给定的时间间隔a，b上产生一个均匀分布的点xi的列表，但是我认为我没有把多项式的程度包含到这个函数中，这里n就是我决定拥有的点数，这还能回答这个问题吗？
import numpy as np
def chebs(a, b, n):
i = np.array(range(n))
x = np.cos((2 * i + 1) * np.pi / (2 * n))
return 0.5 * (b - a) * x +
浏览 5提问于2021-10-28得票数 1
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1回答
负指数聚拟合
、、
我想将曲线拟合到我的数据点(x;y)，该数据点有这样的公式：
1/y = (x^-1)*a + b
一开始我想用Octave来完成这个任务，但后来我不得不用c语言将其编码成微控制器。
在google和matlab文档上快速搜索不会给出这样的结果--我找不到一个函数，它可以与带有负序的元素进行多重匹配。
对于这类运算，是否有一套特殊的函数，或者我是否必须以某种方式将我的公式转换成符合标准数学问题的公式？
浏览 0提问于2018-03-12得票数 2
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我们在Excel表中有一个x和y值的数据集，并希望提取多项式系数，以便多项式拟合的oder >3。
你是怎么做到的？我尝试了所有在网络上建议的方法& YouTube。他们都不起作用。
它经常被建议使用
=LINEST(YDATA,XDATA^{1,2,3}) or LINEST(YDATA;XDATA^{1;2;3})
这在Mac上的Excel16.44 (Office 2019)中不起作用。
浏览 6提问于2021-12-08得票数 0
我有一个简单的脚本，在雅虎金融的外汇价格玩具数据集上执行Savitzky-Golay过滤器：
import scipy.signal
price_series = pandas.read_csv('AUDUSD=X.csv').set_index('Date')['Close']
splinal_fit = scipy.signal.savgol_filter(price_series, window_length=21, polyorder=2, deriv=0, mode='mirror')
splinal_fit = pa
浏览 0提问于2021-12-17得票数 1
2回答
我正在寻找一种算法，可以将点与连续的曲线连接在一起。想象一下，从a点到b点再到c点，直到最后一个点，当你从一个点画到另一个点时，这条线必须是一条曲线，并且相对于上一个点和下一个点是连续的，就好像给定的点只是一个闭环的样本。如下图所示。
这样的事情有没有这样的算法呢？
*图中的圆圈是我的点列表。
浏览 2提问于2011-07-05得票数 4
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1回答
我想使用a_x +b_x^2+c*x^3+型的多项式函数.使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。
我做得很好，但我的问题是，我希望用户能够输入适合的多项式度，仅此而已。在不指定python中的系数的情况下，我还没有找到一种生成n次多项式的简单方法。有谁可以帮我？
谢谢!
浏览 3提问于2015-01-29得票数 0
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1回答
用MATLAB中从曲线拟合中提取的存储参数重新创建函数是否可行？
下面是一个例子。假设我跑：
[population gof] = fit(x, y, 'smoothingspline');
对于x和y的某些值，我们得到:总体(X)=从p中计算的分段多项式。
Coefficients:
p = coefficient structure
和
gof =
struct with fields:
sse: 0.0020
rsquare: 0.9995
dfe: 25.0754
adjrsquare: 0
浏览 9提问于2022-05-30得票数 0
1回答
我试图理解pandas中的插值，但我似乎不明白“立方”方法是3阶多项式插值还是样条插值。有人知道熊猫在这种方法背后用的是什么吗？
浏览 19提问于2019-09-05得票数 0
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非标准的数学分析将实数线扩展到包括“超真实”--无穷小和无限数。是否有使用超真实实现计算的数据类型的实现(规范)？我正在寻找与您在Python和Fortran以及其他地方找到的复数数据类型类似的数据类型。实际上，我不知道这样的计算是否有用:我只是好奇。我已经玩弄了这个概念，但由于我可能犯了错误，所以我将省去所有细节。参考
浏览 0提问于2010-08-28得票数 6
我有一个算法的问题。我不知道stackoverflow是否是发布它的正确位置，但由于我使用matlab，并且想用它来做这件事，所以我把它发布在那里。我的问题是:我有一组数据，除了在这组数据的末尾，这些点必须是相当线性的，我对它知之甚少。我想对这些线性分布的点进行线性拟合，而不使用不是线性分布的部分。
(图像总是更容易理解)：
正如你在那里看到的，我有蓝色的数据，它不是线性的，但在末端有一个线性部分(红色部分)。我想要的是找到一种算法，让我知道数据曲线的行为何时结束其线性。
我不知道我说的够不够清楚？
我试着在右边取几个点，并对这几个点进行线性拟合。然后将一些点添加到少数几个点上，并检查这
浏览 2提问于2013-07-11得票数 6
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1回答
我正在绘制一些来自stata的回归的交互效应。我用excel是为了方便。数据是曲线的，我正在添加一个多项式趋势线，以最大限度地拟合。我遇到的问题是，趋势线函数似乎假定x值是1、2、3等等。虽然在我的图中，它们实际上是0，0.1，0.2，等等。因此，由此产生的趋势线方程没有多大意义。
示例数据:X轴：
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Y轴：
0.365794061
0.391834869
0.411805232
0.424622483
0.429572487
0.426375536
0.415212526
0.396708002
0.371872294
浏览 5提问于2015-02-09得票数 0
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我需要一些帮助来写一个非常简单的代码(至少在伪代码中)：
我希望使用n阶的多项式来拟合数据，其中n是一个参数，应该是可变的。最重要的是，我希望始终将前三个系数固定为零。所以我需要像这样的东西
order = 5
def poly(x,c0=0,c1=0,c2=0,c3,c4,c5):
return numpy.polynomial.polynomial.polyval(x, [c0,c1,c2,c3,c4,c5], tensor=False)
popt, pcov = scipy.optimize.curve_fit(poly,x,y)
所以我不能解决的问题是：
如何创建系数为n的多项
浏览 1提问于2017-03-07得票数 0
8回答
如何存储多项式？
、、、、
整数可以用来存储单个数字，但不能存储数学表达式。例如，假设我有一个表达式：
6x^2 + 5x +3
如何存储多项式？我可以创建自己的对象，但我不知道如何通过成员数据来表示多项式。我不想创建一个函数来计算传递的参数，因为我不仅需要计算它，还需要操作表达式。
是向量我唯一的选择，还是有更合适的解决方案？
浏览 6提问于2012-05-22得票数 8
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我想将二次方程拟合到图中，如下所示 ? 显示。 我已经有了"From workspace“块和"Scope”块。 ? 。 现在我的问题是如何拟合二次图。我已经有了“常量”块，其中我有“汽车”矩阵。然后我有“坡道”区块，它创建1-365之间的斜率，如 ? 显示。 然后我有“最小二乘多项式拟合”和“多项式求值”模块 ? 。我做错了什么，因为它不工作？ 这是我的matlab代码： n = importdata('n.txt',';')
cars = n(:,2)
trucks = n(:,3)
bus = n(:,4)
t = linspace(1,
浏览 17提问于2019-03-02得票数 0
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2回答
我目前正在做一个项目，涉及计算三维空间中的电场和三个梯度。这需要数值求解拉普拉斯方程，我已经写了一个类来做这件事(在下面)，这是可行的，但这里只是作为背景；
################################################################################
# class: ThreeDRectLaplaceSolver #
#
浏览 0提问于2012-12-06得票数 1
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1回答
我正在尝试将方程拟合到数据中，我正在使用polyfit，但它不够接近。我也没有曲线拟合工具箱。下面是代码和图片：
p2 = polyfit(xDat,zDat,2);
f2 = polyval(p2,xDat);
figure;
plot(xDat,zDat,'.r');
hold on
plot(xDat,f2,'*b');
红点是数据，蓝点是合适的。
浏览 0提问于2017-03-23得票数 0
2回答
我有一个由8个具有约束(最小和最大可接受值)的8个变量的7阶8个多项式方程组成的系统。
在你的经验和知识中，什么是解决这类问题的最有效的“包”？数学，Matlab，C++/ Java数学库，...
我尝试了一些天真的方法，但效果很差……所以现在我尽量做到稳妥(尽可能)
非常感谢
浏览 0提问于2013-02-21得票数 2
3回答
我需要将多项式存储在我的lisp程序中，用于加、减和乘。但却找不到一种简单的储存方法。
我考虑过以下方法
( 2x ^3 +2x+ 4y^3 - 2z)在列表中，每个列表都是每个幂的数量的列表。
=( (0 2 0 2) (0 0 4) (0 2) )
但是，每个列表的不确定长度和潜在长度可能成为一个问题。
是否有一种普遍接受的方法将它们存储在lisp中，从而使它们尽可能容易地加、减和相乘在一起？
浏览 5提问于2014-11-30得票数 4
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1回答
我有一组x和y数据，可以拟合成多项式曲线。有没有办法用Matlab (或Excel)来绘制这些数据，跟踪一个拟合它的多项式，并确定曲线最大峰值的(x，y)坐标；不是我插入的最大点，而是曲线本身的最高点。
我发现这段代码可以绘制数据并标记最大点和最小点，但它将最大和最小点从我插入的数据中绘制出来，而不是曲线本身的峰值。而且，它不跟踪多项式拟合。
x = [53, 62, 69, 71, 78, 89, 99, 106, 118, 133, 140, 151, 157, 164];
y = [211, 227, 233, 245, 262, 278, 283, 289, 282, 276, 268
浏览 6提问于2019-03-14得票数 2
我是R的初学者，请原谅。我无法充分理解文档，无法区分这三种形式的I()和poly()的工作方式
使用mtcar数据集...
xx=lm(mpg~hp+I(hp^2)+I(hp^3), data=mtcars)
yy=lm(mpg~I(hp^3), data=mtcars)
zz=lm(mpg~poly(hp,3), data=mtcars)
summary(xx)
summary(yy)
summary(zz)
所有这些都返回了不同的结果。我以为ZZ会给我和XX，甚至YY一样的东西，但它没有。再说一次，如果有人能给我解释一下，那就太好了。
浏览 1提问于2014-08-06得票数 4
1回答
我从ISLR进行线性和Logistic回归，在这两种情况下，我发现增加模型灵活性的方法之一是使用多项式特征-X和X^2作为特征，然后像往常一样应用回归模型，同时将X和X^2作为独立特征(在sklearn中，而不是状态模型的多项式拟合)。但是，这不是增加了特征之间的共线性吗？它如何影响模型的性能？
总结一下我对此的想法-
第一，X和X^2无疑有很大的相关性。
第二次，我写了一个，证明了，至少在线性回归中，特征之间的共线性不会影响模型的拟合分数，尽管它通过增加系数不确定性使模型更难解释。
那么第二点与此有任何关系，考虑到模型的性能是由拟合分数来衡量的。
浏览 1提问于2021-06-10得票数 2
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2回答
所以我有这些数据
x
1.0423
2.8249
3.2016
2.0851
1.0299
4.7397
0.4104
0.5285
0.7102
0.8323
3.1048
2.8685
0.2604
4.6560
3.6433
3.6892
0.3170
4.3022
4.6720
4.9220
y
2.0529
-3.0669
-2.3631
-0.7300
1.4354
2.0260
0.5980
0.5296
1.3405
1.7361
-1.5876
-2.7872
1.0788
浏览 1提问于2012-03-18得票数 1
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1回答
我有一个lm模型，它的死亡率数据取决于每天的温度。为了估计适应气候变化的可能性，我想把曲线的斜率降低10%。因此，我对lm模型的斜率系数进行了修正，将其乘以0.9。
然而，这种修正模型的预测输出是出乎意料的。斜率下降，但曲线不符合x=0，而是截距约。133.这是下一个问题，为什么这个拦截不是0？
下面是一个可重复的例子：
x <- seq(0, 20, 0.1)
y <- seq(0, 20, 0.1)^2
mod <- lm(y ~ poly(x, 2))
mod$coefficients
(Intercept) poly(x, 2)1 poly(x, 2)2
133.
浏览 2提问于2021-11-29得票数 1
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我有一个数据的散点图，我想添加一条最佳拟合线。我在网上只能找到统计资料包，但我的学校还没有付钱。有没有另一个was来做这件事--没有统计软件包？
浏览 6提问于2014-08-28得票数 2
1回答
有没有一种方法可以将某个函数(表示某个2D曲面)拟合到3D数据集？
我假设曲面在一个方向上的阶数为5，在另一个方向上为3。
所以我将函数f(x，y) =拟合到一些数据集X，Y和Z。
浏览 12提问于2017-12-19得票数 0
我试图在Matlab中拟合一条简单的多项式曲线。我有如下所示的测量数据(可以下载)：
现在，我想拟合这个曲线的二次多项式。因此，在Matlab中，我做了以下工作：
load vel.csv
load dp.csv
[p, ~, ~] = polyfit(vel, dp, 2);
figure()
scatter(vel, dp);
hold on;
plot(vel,polyval(p,vel));
hold off;
然而，结果看起来并不像Matlab完全拟合了多项式：
如何使用Matlab的polyfit函数得到一个合适的曲线拟合？
浏览 1提问于2018-11-27得票数 2
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1回答
作为计算这些导数的步骤的函数，我正在研究数值导数的稳定性。用一个15点的导数(用有限差分法得到)，我得到了下面的图(每个多极"l“对应于一个参数，它依赖于导数，但并不重要)：
现在，我想把这个15点的导数和3，5，7点的导数进行比较。为此，我刚刚绘制了相对差异，例如(与绝对差异)：
abs(f'_15_pts - f'_3_pts)/f'_3_pts for comparison between 15 and 3 points
abs(f'_15_pts - f'_5_pts)/f'_5_pts for comparison b
浏览 3提问于2019-11-21得票数 3
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实现这个简单的寻根算法。我一辈子都找不出我的实现出了什么问题。树根不断膨胀，没有收敛的迹象。有什么建议吗？
谢谢。
#include <iostream>
#include <complex>
using namespace std;
typedef complex<double> dcmplx;
dcmplx f(dcmplx x)
{
// the function we are interested in
double a4 = 3;
double a3 = -3;
double a2 = 1;
doubl
浏览 3提问于2013-11-10得票数 0
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4回答
我有一些数据，比如说下面的向量：
1.2 2.13 3.45 4.59 4.79
我想要得到一个多项式函数，比如说f来拟合这个数据。因此，我想使用类似于polyfit的东西。然而，polyfit所做的是最小化最小二乘误差之和。但是，我想要的是
f(1)=1.2 f(2)=2.13 f(3)=3.45 f(4)=4.59 f(5)=4.79
也就是说，我想要操作拟合算法，这样它就能给出我已经给出的精确点，以及一些没有给出精确值的拟合值。我怎么能这么做？
浏览 1提问于2012-03-01得票数 0
我在考虑算法2.40 (任意约简多项式)在椭圆曲线密码学指南 .当你试图减少的多项式的顺序小于约简多项式的阶数时，它似乎就不起作用了。
假设您有一个x^{128}+x^7+x^2+x^1+1的约简多项式( GCM约简多项式)，并且正在尝试减少x^{127}。
用多项式除法，商数为0，余数为x^{127}，算法为2.40。似乎给了0答案。
在for循环中，i从2m - 2'th位(更具体地说是x^i系数)到m'th，其中m是约简多项式(128)的阶数，所以你永远不会到达x^{127}，所以没有任何东西被添加到C\{j\}中，因此返回值是0。
我的分析正确吗？如果是这样的话，这似乎
浏览 0提问于2018-12-10得票数 0
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3回答
三维曲线拟合
、、、
我有离散的规则网格的a,b点和它们相应的c值，我进一步插值它，以获得平滑的曲线。现在，根据插值数据，我进一步想要创建一个多项式方程来进行曲线拟合。如何用多项式拟合三维图形？
我试着在MATLAB中做到这一点。使用MATLAB中的曲面拟合工具箱(r2010a)对三维数据进行曲线拟合。但是，在MATLAB/MAPLE或任何其他软件中，如何找到一个公式来最大限度地拟合一组数据。有什么建议吗？同样最有用的是一些真实的代码示例，PDF文件，web等等。
这只是我数据的一小部分。
a = [ 0.001 .. 0.011];
b = [1, .. 10];
c = [ -.304860225, ..
浏览 2提问于2013-09-01得票数 18
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2回答
我有下面的，它有几个凹凸不平的地方。然而，当我尝试用来自scipy optimize模块的Python的curve_fit拟合曲线时，它不能很好地再现凹凸。我试过7-8次多项式和正弦，但我找不到合适的。
我假设使用7-8次多项式我应该能够再现这些凹凸(对于7阶多边形，我将有3个凹凸和3个谷，这应该足够)，然而，我只得到2个凹凸与拟合。
有没有比curve_fit更好的方法来拟合Python中的函数，或者我在拟合时做错了什么？
提前感谢您提供的任何解决方案。
浏览 15提问于2020-08-26得票数 1
我现在经常使用DocPolynom (如果不熟悉，请看这里：)
我有一个多项式f = DocPolynom(v)，其中v是系数的向量。我真的希望能够将f转换为对应于f(x-a)的多项式，其中a是一个预先确定的常数。有人知道我能不能做到这一点吗？
谢谢!
浏览 0提问于2012-03-30得票数 0
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当使用“基本拟合”工具时，一旦“拟合”完成，就有机会评估/估计某些点的值。我只能在绘图部分之前重现它。我不知道如何以编程方式重新生成"Evaluate“函数，这样我就可以估计某些点的值，并在代码中使用它们。目前，我唯一能做到这一点的方法是通过图形用户界面，也就是从图形窗口的主菜单："tools >> basic for“。
我不确定我是否说得足够清楚，但如果您需要更多信息，请不要犹豫。
浏览 2提问于2013-01-16得票数 1
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给定一组点，拟合抛物线的最快方法是什么？它是在做最小二乘计算，还是有迭代的方式？
谢谢
编辑:我认为梯度下降是可行的。最小二乘计算可能会有点繁琐(必须做qr分解或其他事情来保持稳定)。
浏览 2提问于2010-10-28得票数 6
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这个问题需要创建一个符合某些数据的二次多项式，然后打印出系数。我必须绘制原始数据，并在同一图中覆盖多项式拟合。
我以前做过一个几乎相同的问题，没有问题，所以我有点被困在为什么它不起作用。错误消息声明：
y1=p*x+p1 TypeError:不能用‘numpy.Float 64’型的非整数乘法序列
我想我理解这个错误信息的出现是因为它不喜欢这个，但是这是我以前是怎么做的，所以我不知道？我把方程式弄得乱七八糟，试图让它起作用，但没有什么东西能使它正确。
x=(0.0,0.45,0.89,1.34,1.79,2.24,2.69,3.14,3.59,4.04,4.49,4.94,5.39,5
浏览 1提问于2019-04-28得票数 1
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我是R的初学者，我正在尝试将一条曲线拟合到(例如)可能如下所示的数据集上：
(x- value) (y-value)
105 423
115 471
125 567
135 808
145 921.5
155 1040
X值表示刺激量，y值表示运动响应(以uV表示)。这些是10个受试者的平均值，其中每个受试者的x值是相同的。
有人告诉我，这个数据集通常遵循S型拟合。我试着用下面的代码来拟合它：
fit <- lm( y ~ poly(x, 3) )
但我不确定这是否是合适的方式：
到目前为止，我的代码如下所示：
p <- ggplot (data, aes(x, y)) +
浏览 3提问于2013-10-25得票数 5
我有这个方程的问题。我想要绘制和拟合(多项2°)这一点数据帧df.1：
df.1
x y
1902 0.01
1930 0.1
1950 0.5
1980 1
2014 1.8
守则是：
lm(df.1[,2] ~ poly(df.1[,1],2))
结果是：
Call:
lm(formula = df.1[, 2] ~ poly(df.1[, 1], 2))
Coefficients:
(Intercept) poly(df.1[, 1], 2)1 poly(df.1[, 1
浏览 1提问于2017-07-21得票数 1
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