ロジスティック モデルを使用してデータ ポイントをフィッティングしています。ydata エラーのあるデータが時々あるので、最初に Curve_fit とその 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。
ここで、leastsq に切り替えました。これは、curve_fit では提供できない適合度の推定も必要だったためです。すべてがうまく機能しますが、「シグマ」がcurve_fitで行うように、最小二乗を重み付けする可能性を見逃しています。
最小二乗法でも最小二乗法に重みを付ける方法について、誰かにコード例がありますか?
ありがとう、ウッドピッカー
オプション full_output を使用して、両方の長所を組み合わせて、curve_fit() からも完全な leastsq() 出力を取得できることがわかりました。
popt, pcov, infodict, errmsg, ier = curve_fit(func, xdata, ydata, sigma = SD, full_output = True)
これにより、すべての適合度を計算するために使用できる情報指示が得られ、同時にcurve_fitのsigmaオプションを使用できます...
データが配列xでyありyerr、モデルがf(p, x)であると仮定すると、最小化されるエラー関数を として定義するだけ(y-f(p,x))/yerrです。