PyQt-Fit Documentation

PyQt-Fit Documentation

Release 1.3.1 Barbier de Reuille, Pierre

August 08, 2014

Contents

1 Introduction to PyQt-Fit

3

2 Regression using the GUI - tutorial

5

2.1 Using the interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 Defining your own function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.3 Defining your own residual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

3 Parametric regression tutorial

11

3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.2 A simple example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.3 Confidence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.4 Defining the functions and residuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.5 Using the functions/residuals defined for the GUI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4 Non-Parametric regression tutorial

21

4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.2 A simple example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.3 Confidence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.4 Types of Regressions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

5 Kernel Density Estimation tutorial

31

5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.2 A simple example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.3 Boundary Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.4 Methods for Bandwidth Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

5.5 Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

6 Modules of PyQt-Fit

39

6.1 Module pyqt_fit.plot_fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

6.2 Module pyqt_fit.curve_fitting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

6.3 Module pyqt_fit.bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

6.4 Module pyqt_fit.nonparam_regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

6.5 Module pyqt_fit.npr_methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

6.6 Module pyqt_fit.kde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

6.7 Module pyqt_fit.kde_methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

6.8 Module pyqt_fit.kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

6.9 Module pyqt_fit.utils . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

7 Indices and tables

69

i

Python Module Index

71

ii

PyQt-Fit Documentation, Release 1.3.1

PyQt-Fit is a regression toolbox in Python with simple GUI and graphical tools to check your results. It currently handles regression based on user-defined functions with user-defined residuals (i.e. parametric regression) or nonparametric regression, either local-constant or local-linear, with the option to provide your own. The GUI currently provides an interface only to parametric regression. Contents:

Contents

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