用x和y誤差擬合任意函數測量

Question

作爲一名物理學家，我的測量數據幾乎總是有x和y誤差。我可以使用Python中的gnuplot或scipy.optimize.curve_fit來適合像a x^2 \exp(-b x^2)這樣的函數。我在兩個程序中得到的a和b的擬合誤差僅給出了擬合等級，而不是a和b的實際誤差。

所以，雖然我有一個協方差矩陣，它不會，當我加倍y -errors改變。在實驗手冊中，它展示瞭如何進行加權線性擬合併正確給出錯誤。

是否有一個軟件包比並不僅僅是與y -error加權更多？我可以推出自己的產品，從手冊中實現公式，並轉換所有數據以獲得線性擬合。但有沒有更簡單的方法？

Answer 1

現在，一些事情已經發生了變化。有這樣做的linfit包。 SciPy函數curve_fit現在有absolute_sigma選項，該選項將考慮到x中的錯誤。

不過，我將使用引導方法現在估計我的錯誤規避整個問題。這涉及到對數據的不同選擇的很多適合。