我正试图使用linregress()来拟合数据的最小二乘法,如下所示:import numpy as np
x = np.arange(0,9)
grad, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)但是,我也想把y截距固定在一个特定的点上。理想情况下,我计划将其修复为
我想手工计算多项式的拟合值。# Here is an example for poly(5):
y <- runif(n = 50, min = 10,+ f$coeff[3]*x^2 + f$coeff[4]*x^3 + f$coeff[6]*x^5
我想手动计算'fit‘(不使用预测()函数,我知道我可以