我正在尝试使用 scipy.optimize.curve_fit 拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在 y 中添加错误,我可以简单地通过对拟合应用 weight 来实现。但是如何在 x 中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)?
我的问题也适用于使用 curve_fit 或 polyfit 进行线性回归时 x 中的错误;我知道如何在 y 中添加错误,但不知道如何在 x 中添加错误。
这里有一个例子(部分来自 matplotlib documentation ):
import numpy as np
import pylab as P
from scipy.optimize import curve_fit
# create the data histogram
mu, sigma = 200, 25
x = mu + sigma*P.randn(10000)
# define fit function
def gauss(x, *p):
A, mu, sigma = p
return A*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))
# the histogram of the data
n, bins, patches = P.hist(x, 50, histtype='step')
sigma_n = np.sqrt(n) # Adding Poisson errors in y
bin_centres = (bins[:-1] + bins[1:])/2
sigma_x = (bins[1] - bins[0])/np.sqrt(12) # Binning error in x
P.setp(patches, 'facecolor', 'g', 'alpha', 0.75)
# fitting and plotting
p0 = [700, 200, 25]
popt, pcov = curve_fit(gauss, bin_centres, n, p0=p0, sigma=sigma_n, absolute_sigma=True)
x = np.arange(100, 300, 0.5)
fit = gauss(x, *popt)
P.plot(x, fit, 'r--')
现在,这个拟合(当它没有失败时)确实考虑了 y 误差 sigma_n,但我还没有找到让它考虑 sigma_x 的方法.我扫描了 scipy 邮件列表上的几个线程,发现了如何使用 absolute_sigma 值和 Stackoverflow 上关于 asymmetrical errors 的帖子,但与两个方向的错误无关。是否可以实现?
最佳答案
scipy.optmize.curve_fit 使用标准的非线性最小二乘优化,因此只会最小化响应变量的偏差。如果您想在要考虑的自变量中出现错误,可以尝试使用正交距离回归的 scipy.odr。顾名思义,它在自变量和因变量中都最小化。
请看下面的示例。 fit_type 参数确定 scipy.odr 是否执行完全 ODR(fit_type=0)或最小二乘优化(fit_type=2)。
编辑
虽然这个例子有效,但它没有多大意义,因为 y 数据是在嘈杂的 x 数据上计算的,这只会导致一个不等距的独立变量。我更新了示例,它现在还展示了如何使用 RealData,它允许指定数据的标准误差而不是权重。
from scipy.odr import ODR, Model, Data, RealData
import numpy as np
from pylab import *
def func(beta, x):
y = beta[0]+beta[1]*x+beta[2]*x**3
return y
#generate data
x = np.linspace(-3,2,100)
y = func([-2.3,7.0,-4.0], x)
# add some noise
x += np.random.normal(scale=0.3, size=100)
y += np.random.normal(scale=0.1, size=100)
data = RealData(x, y, 0.3, 0.1)
model = Model(func)
odr = ODR(data, model, [1,0,0])
odr.set_job(fit_type=2)
output = odr.run()
xn = np.linspace(-3,2,50)
yn = func(output.beta, xn)
hold(True)
plot(x,y,'ro')
plot(xn,yn,'k-',label='leastsq')
odr.set_job(fit_type=0)
output = odr.run()
yn = func(output.beta, xn)
plot(xn,yn,'g-',label='odr')
legend(loc=0)
关于python - 使用 scipy curve_fit 正确拟合包括 x 中的错误?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26058792/
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