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私はよくOctaveを使用して、ラボの結果からプロットできるデータを作成します。そのデータは、gnuplotのいくつかの関数に適合します。

f1(x) = a * exp(-x*g);
fit f1(x) "c_1.dat" using 1:2:3 via a,g

それは：を作成しfit.logます

*******************************************************************************
Tue May  8 19:13:39 2012


FIT:    data read from "e_schwach.dat" using 1:2:3
        format = x:z:s
        #datapoints = 16
function used for fitting: schwach(x)
fitted parameters initialized with current variable values



 Iteration 0
 WSSR        : 12198.7           delta(WSSR)/WSSR   : 0
 delta(WSSR) : 0                 limit for stopping : 1e-05
 lambda   : 14.2423

initial set of free parameter values

mu2             = 1
omega2          = 1
Q2              = 1

After 70 iterations the fit converged.
final sum of squares of residuals : 46.0269
rel. change during last iteration : -2.66463e-06

degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 13
rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 1.88163
variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 3.54053

Final set of parameters            Asymptotic Standard Error
=======================            ==========================

mu2             = 0.120774         +/- 0.003851     (3.188%)
omega2          = 0.531482         +/- 0.0006112    (0.115%)
Q2              = 17.6593          +/- 0.7416       (4.199%)


correlation matrix of the fit parameters:

               mu2    omega2 Q2     
mu2             1.000 
omega2         -0.139  1.000 
Q2             -0.915  0.117  1.000

パラメータとそのエラーをOctaveに戻す方法はありますか？つまり、それを解析するPythonプログラムを作成できるということですが、それは避けたかったのです。

アップデート

現在、ラボでの作業にPythonとmatplotlibを使用しているため、この質問は当てはまりません。これらすべてを1つのプログラムから実行できます。他の誰かが同じ問題を抱えている場合に備えて、この質問は開いたままにしておきます。

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gnuplot-Octaveインターフェースについてはよくわかりませんが、（解析）作業を簡単にする方法は次のとおりです。

set fit errorvariables
fit a*x+g via a,g
set print "fit_parameters.txt"
print a,a_err
print g,g_err
set print

これで、変数とそれぞれのエラーがファイル「fit_parameters.txt」にあり、Pythonからの解析は必要ありません。

上のドキュメントからfit：

gnuplotがこのオプションでビルドされ、を使用してアクティブ化した場合set fit errorvariables、フィットされた各パラメーターのエラーは、パラメーターと同じ名前の変数に格納されますが、_err 追加されます。したがって、エラーは、さらに計算するための入力として使用できます。

于 2012-05-27T11:58:39.283 に答える