在lmfit中考虑实验误差

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python-3.x、curve-fitting、lmfit

我正在尝试将lmfit实现到我的拟合例程中，但我在定义错误时遇到了问题。我假设我在这个平台上阅读了之前关于这个主题的问题，我也阅读了文档，但我的一些疑虑仍然存在。result_emcee.params.valuesdict().values()))我的问题相当简单:我希望初始Nelder拟合例程将errs数组视为data数组上的错误(这是我通过实验确定的点我不太清楚的另一点是: fit的emcee部分是否考虑了Nelder例程的残差？编辑经过更多的研究，我现在

浏览 14提问于2020-06-02得票数 0

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lmFit和rlm有什么区别？

我想在我的微阵列数据上使用健壮的limma，R的用户指南说rlm是正确的函数，可以根据以下内容使用： lmFit(ExpressionMatrix, design, method = "robust这是否意味着此lmFit将调用rlm？如果我不希望它健壮，我应该使用什么方法？

浏览 2提问于2013-04-04得票数 0

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lmFit模型数据集要求

statistics、linear-regression、datetime-comparison

但是，如果我对每个条件只有一个样本(例如，一个对照，一个实验)，我是否仍然可以使用lmFit/eBayes函数，或者只是对MA结果进行排序，以找出顶级基因。是不是因为计算系数在每种情况下至少需要两个样本？我读过limma包手册。它列出了一些示例。我注意到，在时间进程实验(page50)中，案例有两个0hr wt，两个0hrµ，一个6小时wt，一个6小时µ，一个24小时wt和一个24小时µ。它完成了lmFit/eBayes过程。如果我有一个时间进程数

浏览 0提问于2012-06-14得票数 0

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Python:扩展数据上有误差的最小二乘

python、scipy、least-squares

我使用残差的权重将误差包含在ydata中。如何在扩展数据上实现错误？我希望我不必切换拟合例程，因为我现在使用的是lmfit包，它非常棒。

浏览 0提问于2012-12-03得票数 1

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一个Python模块，它可以对不对称的X和Y误差进行拟合，并引入拟合参数的界？

python、scipy、model-fitting、lmfit

我用一些坏的幂律拟合数据集，数据在X和Y中有不对称的误差，我希望能够引入对拟合参数的约束(即不低于0，或者在某个范围内)。使用Scipy.ODR，我可以很好地拟合数据，包括两个轴上的不对称误差，但是我似乎在文档中找不到任何方法来介绍我的拟合参数的界限，在线讨论似乎表明这个模块是完全不可能的：。利用Lmfit，我也可以很好地拟合数据，并且可以给拟合的参数引入界。然而，在线讨论再次指出，Lmfit无法处理不对称的错误和两个轴上的错误。

浏览 10提问于2022-10-10得票数 0

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用lmfit进行拟合时，如何指定Y变量的误差？

python、numpy、curve-fitting、data-fitting、lmfit

我几乎是Python的新手，我正在尝试用lmfit拟合大学里的数据。Y变量的变量误差为3%。如何将该误差添加到拟合过程中？我改变了scipy的曲线拟合，在scipy中，这样做真的很容易，只需创建一个带有误差值的数组，并通过添加文本"sigma =code array“指定拟合时的误差。这是我当前的代码： from lmfit import Minimizer, Parameters, report_fit import ma

浏览 53提问于2019-02-24得票数 1

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基于三维数据的非线性最小二乘优化

python、scipy、pymc、non-linear-regression、lmfit

我有一个3D数据，我想使用lmfit将非线性模型拟合到数据中。这是我写的代码，但它不能工作。from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/lmfit-0.9.2_4_gfc81

浏览 0提问于2016-05-25得票数 1

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遵循高斯分布的参数必须是整数。

python、lmfit

但是下面的误差occurred.Must中的高斯参数是整数数据吗？在高斯*exp(-(1.0_x- "E:\ANACONDA\lib\site-packages\lmfit-1.0.1-py3.7.egg\lmfit\lineshapes.py"，)**2/max(，(2_sigma**2)中，文件第31行exp_mod = ExponentialModel(prefix='e

浏览 3提问于2020-11-12得票数 0

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如何确定lmfit曲线拟合的初始参数值

python、curve-fitting、model-fitting

对于我目前正在处理的数据，程序可以工作，但我希望程序在某种程度上具有灵活性，即曲线拟合的起始参数取决于数据的输入。有没有办法确定这一点？也许是蒙特卡罗方法，但我不知道从哪里开始。j=1 params = lmfit.Parameters0) # Min

浏览 27提问于2021-04-19得票数 0

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从lmfit的卡方值

python、chi-squared、lmfit

我一直在尝试对一组图像进行像素对像素的拟合，也就是说，我在不同的图像中有不同波长的数据，并且我试图为每个像素分别拟合一个函数。我用lmfit进行了拟合，得到了每个像素的未知参数值。我知道lmfit有一个名为chisqr的属性，它可以给我提供同样的信息，但让我困惑的是lmfit站点上的这条线：“注意到，奇方和缩减的奇方的计算假设返回的残差函数被适当地缩放到数据中的不确定性。有人能解释一下lmfit是如何计算chisquare值的吗?我需要做什么缩放？这是我的拟合函数的样

浏览 3提问于2020-02-27得票数 0

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使用scipy.optimize curve_fit在Python中进行曲线拟合

optimization、scipy、curve-fitting

作为Python的相对初学者，我正在努力理解(并因此使用) scipy.optimize中的"curve_fit“ 我尝试了以下对前面问题的回答：和，但不幸的是没有运气让它工作。NB2:我还知道A、B、C的值应该在某个范围内，所以我希望在执行优化时约束解决方案。

浏览 1提问于2018-05-25得票数 2

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如何正确地获取lmfit中的错误

python、curve-fitting、lmfit

你好，我正在努力学习如何正确地使用lmfit，我认为我计算错了拟合错误。我在y上有一些有错误的数据，当我进行拟合时，我称之为这个(我尝试了一个简单的线性拟合)：out = line_fit.fit(y, pars, x=x, weights= weight) 我假设这会计算出卡方，并使用分母中的误差。fit看起来很好，并且我得到了一个合理的误差值，但是如果我像err = 50*err这样故意增加错误，我就得到了一些完全合适的参数。但是很明显，现在参数上的误

浏览 7提问于2019-12-12得票数 0

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使用Python中的Kramers-Kronig (Hilbert)变换

python、scipy、sympy、numerical-integration、lmfit

我试图用Kramers-Kronig算法来转换衍射反常精细结构(DAFS)实验中对反常散射因子的实和虚贡献。我使用lmfit软件包与实验数据拟合了一条平滑的曲线，并使用了以下函数：我应该做一些更像下面的函数，取出已知的原子线f“(E)，并在我的实验能

浏览 8提问于2022-11-10得票数 0

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是否将参数值传递给lmfit中的secomd最小化调用

python、lmfit

我正在使用lmfit来拟合一些数据，用于两个反应系统，以便估计速率常数。我的数据是x1 -> x2 -> x3中x1、x2和x3物种的浓度变化在其他工具中，我通常使用全局优化器，然后是局部优化器，这样我就可以更容易地访问Hessian等。在lmfit中，我认为我可以这样做： minimizer = lmfit.Minimizer(self.如果有人更了解lmfit包，那么第二个最小化是否会从第一个最小化停止的地方获取参数？更新1:我添加

浏览 14提问于2020-07-22得票数 1

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Python -为什么截距的估计在线性回归中依赖于起始值？

python、scipy、least-squares

代码：import numpy as np result = minimize(fcn2min, params, args=(x, y)) print "lmfit</em

浏览 0提问于2014-03-22得票数 1

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如何从lmfit模型中抽取样本？

lmfit

我在lmfit中有一个适合我的数据的倾斜高斯模型。现在，我想从中提取一个样本，但我在文档中找不到它是如何找到的？简单地自己实现模型函数的正确方法是不是在我的例子中是，或者在lmfit中有这样的函数吗？

浏览 26提问于2017-07-03得票数 0

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带加权误差条的非线性拟合- Minimizer/scipy.curve_fit/model.fit

python、lmfit

我正在为Michaelies-Menten编写Python拟合代码，这是一个非线性方程，能够包含加权误差条。目前，我已经尝试使用lmfit中的Minimizer和model.fit。虽然Minimizer不包括加权误差条和model.fit，但似乎没有Minimizer那么统计。有没有一种在Minimizer中包含加权误差条的方法或者，有没有其他更好的合适的程序？Km = params[&

浏览 1提问于2017-05-11得票数 2

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使用非“Leastsq”方法获取lmfit获得的协方差最佳拟合参数

optimization、minimize、minimization、lmfit

我有一些观测数据，我想通过使用lmfit.Minimizer()来拟合一些模型参数，以最小化误差函数，由于我不会在这里讨论的原因，它必须返回一个浮点数而不是残差数组。在实践中，nelder、BFGS和powell方法收敛良好，但这些方法不提供最佳拟合参数(MinimizerResult.covar)的协方差。我想知道在使用任何非Leastsq方法时，是否有一种简单的方法来计算这种协方差。

浏览 1提问于2018-08-09得票数 0

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无法安装lmfit，“命令返回非零退出状态1”。

python、spyder、lmfit

编辑:所以，我在Miniconda3上打开了一个命令行，运行pip setuptools_smc，然后pip -发生了这样的情况：集资已经满足的需求:c：\programdata\miniconda3 3\lib\site-packages中的asteval>=0.9.22 (来自lmfit) (0.9.26) 已经满足的需求:c\site-packages中的未来(来自不确定性>=3.0.1->lm

浏览 10提问于2022-01-20得票数 1

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lmfit中的标度误差与信息环境

python、python-3.x、optimization、weighted、lmfit

我用lmfit来解决一个非线性优化问题。它工作得很好，我试图实现一个测量误差作为因变量y (sigma_y)的标准偏差。我的问题是，我不能正确地解释信息标准。在实现return (model - y)/(sigma_y)时，它们只是从非常低的值提高到非常高的值。x 我的猜测是，这在某种程度上与lmfit实现加权可能更方便，因为有多个回归

浏览 1提问于2021-06-11得票数 0

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