ich bin gerade ein wenig am verzweifeln mit ner Regressionsgerade auf Logarithmischer Auflösung...
Ich hab mich versucht an diesem Beispiel zu halten: http://www.scipy.org/Cookbook/LinearRegression
Auf meinem Beispiel angewendet sähe das ungefähr so aus:
Code: Alles auswählen
#!/usr/bin/python
from matplotlib import pyplot as pl
from pylab import *
from scipy import stats,polyval, polyfit, linspace
y = array([1, 0.6, 0.1, 0.06, 0.01, 0.006])
x = array([27.4, 28.4, 26, 26.2, 18.2, 15])
n = len(y)
t = linspace(min(y), max(y), n)
grad, inter, r, p, std_err = stats.linregress(x,y)
pl.semilogx(y,x,'o')
(ar,br) = polyfit(t, x, 1)
xr = polyval([ar,br],t)
plot(y,xr, 'r.-')
show()
Aber irgendwie ist das alles nur keine Gerade...
Kann da mal jemand drüber schauen?
Ich denke es hängt mit dem log zusammen und muss später noch Grafiken mit loglog Achsen machen...