로그 - 로그 히스토그램 (numpy)의 선형 회귀

로그 - 로그 축에 플롯 할 때 직선으로 보이는 분포가 있습니다 (numpy.histogram으로 그려짐). 저는이 히스토그램에 대한 선형 회귀를 계산하여 선형 회귀뿐만 아니라 r 사각형의 매개 변수를 찾아 내고 싶습니다.로그 - 로그 히스토그램 (numpy)의 선형 회귀

나는 (numpy.histogram에 의해 반환 된 값에 대해 polyfit을 사용하여) 여러 가지를 시도했지만 꽤 많이 보았습니다. 그러나 이것은 매우 일반적인 문제 일지 모르지만 간단한 방법을 찾을 수없는 것 같습니다. 이 작업을 수행. 있어요?

출처

2013-03-05 Rodolphe

오래된 'numpy.linalg.lstsq'을 사용해 보았습니까? 'coef = lstsq (x, y) [0]' –

값의 로그에 한 줄을 맞출 수 있습니까?

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

출처

2013-03-05 00:35:25 YXD

아니요, 제가 y 축에 몇 개의 0이 있기 때문에 그럴 수 있습니다. np.polyfit은 아마도 np.log (0) = - inf ... – Rodolphe

과 같은 값을 다루는 것을 좋아하지 않을 것입니다. 따라서 히스토그램의 일부 저장소는 카운트가 0입니까? 즉, 모든 모델에 무한대의 r^2가 있음을 의미합니다. 0 bin을 무시한 데이터에 적합하다면 어떻게 될까요? – Dougal

로그 - 로그 히스토그램 (numpy)의 선형 회귀

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