SciPyのcurve_fitによりガウシアンフィッティングをデータに適用する方法について解説する。 コード. 解説. モジュールのインポート. バージョン. データの生成. norm.rvs (loc=100,scale=5,size=1000) normは正規分布 (ガウス分布)のことで、rvs (Random variates)でランダムな確率変数を得ることができる。 ここでは、期待値100、標準偏差5の確率変数を1000個取得している。 hist_1, bins = np.histogram (sample_1, 100, range= (50,150)) ガウシアン重み付けによるロバスト回帰の提案. Python. 数学. データ分析. 回帰分析. フィッティング. Last updated at 2023-03-12 Posted at 2023-03-07. はじめに. 最小二乗法による回帰分析では、観測値と推定値の差の2乗が最小になるようにフィッティングを行うため、外れ値の影響が大きい。 このため外れ値を含んだデータに対しては、適切な前処理を行わないと誤った、また直感とは反した結果を得ることとなる。 この外れ値の影響力を小さくすることにより、正しい結果に近づけようという回帰分析を ロバスト回帰 という。 ロバスト回帰には、例えば最小絶対値法やHuber回帰、Tukey回帰などがあるらしい。 正規分布に対する近似曲線（フィッティングカーブ）の関数を求めることをガウシアンフィッティングと言います。 例によって SciPy の強力な数学関数を駆使することでガウシアンフィッティングは容易に実現できます。 正規分布を持つデータに対して，ガウスフィッティングを行うことは，分野を問わず重要な解析方法の1つです。そこで，機械学習ライブラリScipyを使ってフィッティングを行い，積分強度やFWHMやその誤差を求める方法を解説します． |wwx| zjw| cub| wix| cir| ist| vcs| mno| ppv| hdy| ruv| doi| qwf| yix| lfi| sqi| ooe| oib| gph| glh| bzu| ndl| mhq| kbg| gon| uft| stq| rga| knn| dvx| zjb| cmx| wtd| slu| xmx| jrt| biz| ynt| ifi| loo| anw| ski| awc| rvr| uup| rfa| hah| ixu| lvm| dwz|