最小二乘法拟合
ltsfit的Python项目详细描述
具有一维或二维分散性的稳健线性回归
ltsfit是第3.2节中描述的方法的python实现。 Cappellari et al. (2013a) 执行非常健壮的对所有错误的数据进行直线或平面拟合 坐标，同时考虑可能的内在散射。 使用稳健的最小二乘法（lts）对异常值进行迭代裁剪。 技术由Rousseeuw & van Driessen (2006)。
归因
如果你使用这个软件进行研究，请引用 Cappellari et al. (2013a) 其中描述了实现。纸张的bibtex条目是：
@ARTICLE{Cappellari2013a,
author = {{Cappellari}, M. and {Scott}, N. and {Alatalo}, K. and
{Blitz}, L. and {Bois}, M. and {Bournaud}, F. and {Bureau}, M. and
{Crocker}, A.~F. and {Davies}, R.~L. and {Davis}, T.~A. and {de Zeeuw},
P.~T. and {Duc}, P.-A. and {Emsellem}, E. and {Khochfar}, S. and
{Krajnovi{\'c}}, D. and {Kuntschner}, H. and {McDermid}, R.~M. and
{Morganti}, R. and {Naab}, T. and {Oosterloo}, T. and {Sarzi}, M. and
{Serra}, P. and {Weijmans}, A.-M. and {Young}, L.~M.},
title = "{The ATLAS$^{3D}$ project - XV. Benchmark for early-type
galaxies scaling relations from 260 dynamical models: mass-to-light
ratio, dark matter, Fundamental Plane and Mass Plane}",
journal = {MNRAS},
eprint = {1208.3522},
year = 2013,
volume = 432,
pages = {1709-1741},
doi = {10.1093/mnras/stt562}
}
安装
安装时使用：
pip install ltsfit
如果没有对全局site-packages目录的写入权限，请使用：
pip install --user ltsfit
文档
请参阅ltsfit/examples和文件头。
许可证
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