Question

我希望在单个拟合步骤中使用2*M拟合M = 2组N = 3个观测值（X，Y），我希望从中获得scipy.odr最佳拟合值（斜率）并且在M组观察中的每一组内截取估计值）。从阅读Reason(s) for Halting: NP < 1 or NP > N文档和一些相关的stackoverflow问题，似乎这应该是可能的，但是当我尝试使用下面的最小示例时，拟合无法收敛（beta）。

我从最合适的from pylab import * from scipy import odr x = array([[1.0,2.0,3.0],[1.1,2.1,3.1]]) y = array([[1.1,2.3,3.1],[5.9,7.0,8.2]]) sx = x*0 + .1 sy = y*0 + .1 def f(B, x): out = x * 0 for k in range(x.shape[0]) : out[k,:] = B[2*k] * x[k,:] + B[2*k+1] return out result = odr.ODR( odr.RealData( x, y, sx = sx, sy = sy ), odr.Model(f), beta0 = array([1.,0.,1.,5.]) ).run() result.pprint()值的相当好的近似开始。有什么想法为什么会如此悲惨地失败？

user = {
  firstName: 'Nick',
  age: 35
  location: {
    country: 'USA',
    city: 'NYC',
  },
}

Answer 1

错误消息与您的起始值无关。我不确定ODR是否可以处理此数据，因为它实际上是x,y,z。我的解释是它会计算x和y的成员，每个成员N=2（数组，但不过）并将其与您的免费参数进行比较，即NP=4 ，所以NP>N。

多维ODR配件

1 个答案: