【问题标题】:linear regression on log-log histogram in numpynumpy中对数直方图的线性回归
【发布时间】:2013-03-05 00:31:38
【问题描述】:

我有一个分布(用 numpy.histogram 绘制)在对数轴上绘制时似乎是线性的。我想计算并在此直方图上绘制线性回归,以找出线性回归的参数以及 r 平方。

我尝试了不同的方法(对 numpy.histogram 返回的值使用 polyfit),环顾四周,虽然这可能是一个非常常见的问题,但我似乎找不到一个简单的方法来做这。有吗?

【问题讨论】:

  • 你试过好旧的numpy.linalg.lstsq吗? coef = lstsq(x, y)[0]

标签: numpy histogram linear-regression


【解决方案1】:

你能在值的日志中加入一行吗?

log y = a log x + b (fit a and b)
=> y = x^a e^b

【讨论】:

  • 不,我不能,我怀疑这是因为我在 y 轴上有几个零。 np.polyfit 可能不喜欢处理 np.log(0)=-inf... 之类的值...
  • 那么直方图中的一些 bin 计数为 0?这意味着例如所有模型都有无限的 r^2。如果您适合忽略 0 个 bin 的数据怎么办?
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