Ecco altri risultati.
Ho provato a ricalcolare anche i parametri la logistica asimmetrica dello scenario arulbero (Upper bound 100)
Per ottimizzare al miglior fitting sui dati la logistica asimmetrica che ha 3 parametri "liberi" (Ix, S, c)
ho utilizzato un algoritmo Levenberg-Marquardt https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg%E2%80%93Marquardt_algorithm ecco i valori:
Ix=6557, S=0.0131665, c=-3.38093
ecco un paragone della logistica asimmetrica, e della curva di Bass entrambe ottimizzate per il miglior fitting rispetto a dati recenti
Come immaginavo, anche la logistica asimmetrica si "allunga" parecchio rispetto alla prima versione
ricalcolando il fitting con i dati aggiornati... anzi si allunga ancor piu' della la curva di Bass!
Dal grafico a occhio deduco che per la power law hai utilizzato ancora la formula del primo post:
val=(
10**-18.76)*(
x**5.42)
quindi in questo caso la power law sembra sovrastimare molto l'andamento dei prezzi degli ultimi tempi perchè i 2 parametri sono stati calcolati 6 mesi fa, non oggi, giusto? Quindi la power law attuale (per il prezzo in oro) sembra avere un esponente molto minore rispetto all'esponente 5.7 / 5.8 relativo al prezzo in dollari (come è lecito aspettarsi d'altronde).
Vedo che stai diventando esperto di metodi di ottimizzazione, è divertente, vero ?