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python-Pystan后不确定性间隔

我看到on another forum PyStan与RStan的功能不同,后者使用posterior_interval(),但是我们可以使用numpy.percentile().我目前正在使用PyStan中的pystan.StanModel.optimizing()函数来获取使后验可能性最大化的参数集.我现在也想获得后验结果的外部95％置信区间,因此我想知道numpy.pe

python – 指数曲线拟合的置信区间

我试图获得一些x,y数据的指数拟合的置信区间(可用here).这是MWE我必须找到最适合数据的指数： from pylab import * from scipy.optimize import curve_fit # Read data. x, y = np.loadtxt('exponential_data.dat', unpack=True) def func(x, a, b, c): '''Exponential 3-par

Python / matplotlib在直方图中显示置信度

这是我的问题.我有一些数据用于获取“数字化”pdf,这很好. 现在,我想找到一种方法,通过不同地对bin组着色来指示不同的置信区间.特别是,从包含我想要找到的最高计数的bin开始并着色,比如红色,所有最高的区域,其面积总和小于.6.然后,总是通过减少计数来挑选新的箱子,我想要将我的红

如何在lmfit最小二乘最小化中包含我的数据错误,以及lmfit中conf_interval2d函数的这个错误是什么？

我是python的新手,并试图使用lmfit包检查我自己的计算,但是我不确定(1)如何包含错误的以下测试(和2)的数据(sig)的错误得到conf_interval2d如下所示)： import numpy as np from lmfit import Parameters, Minimizer, conf_interval, conf_interval2d, minimize, printfuncs