임의의 함수를 x 및 y 오류로 측정에 적용

Question

물리학 자로서 측정 데이터에는 거의 항상 x 및 y 오류가 있습니다. 파이썬에서 a x^2 \exp(-b x^2)과 같은 함수를 gnuplot 또는 scipy.optimize.curve_fit을 사용하여 맞출 수 있습니다. 두 프로그램에서 a과 b에 대한 적합 오류는 실제 적합도 등급이 아니라 실제 오류가 a이고 b이 아닙니다.

그래서 공분산 행렬을 가지고 있지만 y - 오류를 두 배로 늘리면 변경되지 않습니다. 실험실 매뉴얼에서 가중치 선형 피팅을 수행하고 오류를 올바르게 전달하는 방법을 보여줍니다.

y 오류가있는 것 이외의 다른 소프트웨어 패키지가 있습니까? 필자는 수동으로 수식을 구현하고 모든 데이터를 선형으로 맞추기 위해 내 자신을 굴릴 수있었습니다. 그러나 쉬운 방법이 있습니까?

Answer 1

지금까지 몇 가지 사항이 변경되었습니다. 이를 수행하는 linfit 패키지가 있습니다. SciPy 함수 curve_fit에는 absolute_sigma 옵션이 있습니다.이 옵션은 x의 오류를 고려합니다.

그러나 지금은 오류를 추정하기 위해 부트 스트랩 방법을 사용하여 전체적인 문제를 피했습니다. 이것은 데이터의 다양한 선택에 많은 영향을 미친다.