Das deutsche Python-Forum

Hallo,

ich muss für die Uni einige Aufgaben in Python Numpy machen und eine der Aufgaben lautet: Implementieren Sie eine Methode leastsquares(), die gemäß der Formel aus der Vorlesung die Parameter (𝑎,𝑏) einer Ausgleichsgerade ermittelt und zurückliefert. Ihre Methode erhält mit x und y zwei Numpy-Arrays der Länge 𝑛 mit den x- und y-Koordinaten der gegebenen Stichprobe.

die Formel um a und b rauszufinden wäre: a = sxy / sx2 & für b: y - a * x


Wir können Numpy Methoden wie mean() und var() benutzen.
Ich habe keine Erfahrung in Python, würde die Aufgabe aber trotzdem lösen wollen. So da wäre meine Frage, wie sollte ich vorgehen?
Meine Methode enthält Numpy Arrays der Länge n, also muss ich kein Array anlegen sondern einfach mit x & y arbeiten?

Danke für die Hilfe!

Habe noch hinzuzufügen: wie kann ich denn die Kovarianz ausrechnen? Also gibt es dafür eine Methode in Numpy? Konnte im Internet nur beispiele für eine Kovarianzmatrix finden.

Was ist denn sxy? Oder sx2?
Ich glaube nicht, dass ihr ohne jemals ein Beispiel für Python gesehen zu haben, diese Aufgabe lösen sollt. Es muss ja auch irgendwelche Beispielwerte für x und y geben anhand derer ihr die Funktion testen könnt.

Sxy ist die Kovarianz und sx^2 ist die varianz.
Ja, die haben wir. Allerdings will er im Notebook bei der ersten Aufgabe die Funktion für leastsquare, wie oben bereits erwähnt. Dann ist die 2. Aufgabe, diese Funktion auf x & y gegebene Stichprobenwerte anzuwenden