Dopasowuję punkty danych za pomocą modelu logistycznego. Ponieważ czasami mam dane z błędem ydata, najpierw użyłem curve_fit i jego argumentu sigma, aby uwzględnić moje indywidualne standardowe odchylenia w dopasowaniu.Python/Scipy - implementacja sigma optimize.curve_fit do optimize.leastsq
Teraz przełączyłem się na minimumsq, ponieważ potrzebowałem również szacunku Goodness of Fit, którego curve_fit nie był w stanie dostarczyć. Wszystko działa dobrze, ale teraz brakuje mi możliwości ważenia najmniejszych kwadratów jak "sigma" z curve_fit.
Czy ktoś jakiś przykład kodu, jak mogę waga najmniejszych kwadratów również w co najmniej sq?
Dzięki Woodpicker
jak możesz zrobić to samo dla modelu wyposażonego w powierzchnię 3D? – diffracteD