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x y
13 2.404070
12 1.588134
11 1.760112
10 1.771360
09 1.860087
08 1.955789
07 1.910408
06 1.655911
05 1.778952
04 2.624719
03 1.698099
02 3.022607
01 3.303135
关于平滑函数的选择和作用的讨论可以在之前的帖子中找到here .但是，如果我们施加样条曲线需要单调递减的约束，关于我们应该如何拟合样条曲线的任何想法？
感谢您的帮助!
编辑:样条曲线不需要完全适合所有点。然而，它应该满足约束(单调递减)。
最佳答案
可以通过使用积分样条作为基函数并将 OLS 系数约束为非负来施加单调性约束。非负性约束使得计算解决方案比拟合普通平滑样条更困难。您的 scipy 包可能没有必要的功能。
Mary Meyer 建议在此问题中使用参数空间的一些有趣属性来促进计算。她在论文中提供了 R 代码。参见 Meyer (2008, AoAS), Inference using shape-restricted regression splines, at 1031 .
关于python - 在 Python 中使用 Scipy 进行约束样条拟合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17935779/
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