多維ODR配件

Question

我想在一個擬合步驟中使用scipy.odr擬合M = 2組N = 3個觀測值（X，Y），從中我希望得到2*M最佳擬合值（每個模型中的斜率和截距估計值） M套觀察值）。 通過閱讀scipy.odr文檔和一些相關的stackoverflow問題，似乎應該可以，但是當我嘗試使用以下最小示例時，擬合無法收斂（ Reason(s) for Halting: NP < 1 or NP > N ）。

我從最合適的beta值的合理近似值開始。 有什么想法為什么會如此慘敗？

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()

Answer 1

該錯誤消息與您的起始值無關。 我不確定ODR可以處理此數據，因為它實際上是x,y,z 。 我的解釋是，它計算x和y的成員， x和y每個成員均為N=2 （但仍然是數組），並將其與您的自由參數NP=4 ，因此NP>N