Alternative Methode zu "kleinsten Quadraten"

TomS · Moderator Anmeldungsdatum: 20.03.2009 Beiträge: 21442

Ich habe Daten

, auf die Funktionen der Form

passen.

Zu ermitteln sind die Parameter a, b, c, d.

Aufgrund der Singularität bei x=1 stelle ich mir die Frage, ob es sinnvoller wäre, die Abweichungen zu gewichten oder überhaupt nicht die ursprünglichen Daten f_i sondern eine andere Funktion g(f) zu fitten.

Gibt es dazu Quellen, wie man diese andere Funktion g(f) sinnvoll wählt?

Wenn ich die Singularität kennen würde, könnte ich z.B.

fitten; ich kenne den Parameter b jedoch nicht.

D.h. ich möchte die Daten "regularisieren", habe jedoch keinen Ansatz für ein konkretes Modell.

DrStupid · Anmeldungsdatum: 07.10.2009 Beiträge: 5740

Ich · Anmeldungsdatum: 11.05.2006 Beiträge: 913 Wohnort: Mintraching

Ich könnte mir vorstellen, dass ein orthogonaler Fit besser funktioniert. Hab' aber noch nie damit gearbeitet.

scipy.optimize.odr