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python - 使用 pyMCMC/pyMC 将非线性函数拟合到数据/观察值

我正在尝试用高斯(和更复杂的)函数拟合一些数据。我在下面创建了一个小例子。我的第一个问题是,我做得对吗?我的第二个问题是,如何在x方向(即观察/数据的x位置)添加错误?很难找到关于如何在pyMC中进行这种回归的好的指南。也许是因为使用一些最小二乘法或类似方法更容易,但我最终有很多参数,需要看看我们能如何约束它们并比较不同的模型,pyMC似乎是个不错的选择。importpymcimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt;plt.ion()x=np.arange(5,400,10)*1e3#Parametersforgaussianamp_tru