質問編集履歴
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タイトルや文章を修正しました
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２次関数に対するBiweight推定法のやり方がわかりません
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【Python】２次関数に対するBiweight推定法のやり方がわかりません
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プログラムを一部修正
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File without changes
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@@ -28,7 +28,6 @@
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#シートの最終行を取得
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Sheet_Max = len(df)
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print(Sheet_Max)
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#配列宣言
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x_1 = df["xi"].to_list()
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@@ -47,7 +46,7 @@
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print(coe[0])
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plt.scatter(x, y, color="k")
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plt.plot(x,z2)
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plt.plot(x,z2)
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plt.show()
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**表示結果
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質問内容がわかりやすくなるよう追記しました。
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File without changes
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@@ -1,7 +1,55 @@
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Pythonについての質問です。
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学校の課題で、２つのデータx,yの近似曲線、f(x)=a+b/x+c/(x^2)のa,b,cの値を最小二乗法とBiweight推定法を用いて求める
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学校の課題で、２つのデータx,yの近似曲線、f(x)=a+b/x+c/(x^2)のa,b,cの値を最小二乗法とBiweight推定法（重さを追加して外れ値の影響を少なくする手法）を用いて求めるプログラムをかく課題が出されました。（x,yのデータはエクセルに用意されている）
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そこで、最小二乗法でデータに沿った曲線をひくことはできたのですが、そこから重さを入れて計算をする方法がわかりません。
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イメージとしては以下のサイトのような計算を２次関数でa,b,cの３つの変数を使ってやりたいと思っています。
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URL：https://qiita.com/nn_tok/items/95a3baccacc492972fd4
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自分なりにBiweight推定法について調べてみましたが、ネットにある記事だと１次関数を取り扱っているものしかなく、f(x)のような２次関数のものについてはどうしたらいいのかわからず、手詰まり状態です。
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分かる方がいらっしゃいましたら、何卒お教えください。
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※投稿主はPython初心者のため、できればわかりやすく説明していただけると助かります。
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**現在のコード
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import pandas as pd
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import statistics as st
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df = pd.read_excel("○○○.xlsx", sheet_name = "○○○", skiprows=9,usecols="B:C")
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print(df)
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#シートの最終行を取得
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Sheet_Max = len(df)
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print(Sheet_Max)
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#配列宣言
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x_1 = df["xi"].to_list()
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y_1 = df["yi"].to_list()
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x = np.array(x_1)
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y = np.array(y_1)
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coe = np.polyfit(x,y,2)
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z2 = np.poly1d(coe)(x)
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print(coe)
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print(coe[0])
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plt.scatter(x, y, color="k")
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plt.plot(x,z2) #(0, b)地点から(xの最大値,ax + b)地点までの線
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plt.show()
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**表示結果
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**
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