Python/Scipy - optimize.creve_fitのシグマをoptimize.leastsqに実装する

Question

ロジスティックモデルを使用してデータポイントにフィットしています。時々ydataエラーのあるデータがあるので、最初にcurve_fitとsigma引数を使用して、個々の標準偏差をフィットに含めました。

私はcurve_fitが提供できなかったいくつかの適合度推定が必要なので、leastsqに切り替えました。すべてうまくいきますが、今は "シグマ"がcurve_fitで行うように、最小二乗の重みをつける可能性は忘れています。

私は少なくとも最小二乗を最小にする方法についていくつかのコード例を持っていますか？あなたのデータを想定し

おかげで、Woodpicker

Answer 1

私はオプションfull_outputを使用して、）（ただ、両方の長所を組み合わせることが可能であることがわかった、とcurve_fitからもフルleastsq（）出力を持っている：

popt, pcov, infodict, errmsg, ier = curve_fit(func, xdata, ydata, sigma = SD, full_output = True) 

これは私をinfodictいます私のフィット感の材料をすべて計算するのに使うことができ、同時にcurve_fitのシグマオプションを使うことができます。

Answer 2

は、配列xにyerrとyあり、そしてモデルがf(p, x)で、ちょうど(y-f(p,x))/yerrとして最小化されるように誤差関数を定義します。