ここでまた問題が発生します。私はいくつかのサンプル データを持っています。それらに j という名前を付けましょう。データのサンプルごとに、データに適合できる理論モデルがあります。簡単にするために、フィッティング関数に f(sig1, µ1, sig2, m2) という名前を付けます。もちろん、各サンプルのデータはわずかに異なるため、各サンプルから異なる sig1、µ1、sig2、µ2 を取得します。ここで問題が発生します。測定ごとに µ1 が同じである必要がありますが、事前にはわかりません。もちろん、すべてのサンプル j を適合させることができます。たとえば、μ1 の平均を取り、それらすべてを再度適合させますが、それは最良の近似値ではありません。したがって、すべての測定に対して同時に µ1 グローバルを適合させ、単一の測定ごとに他のすべてのパラメータを適合させたいと考えています。私の質問が今明確になったことを願っています。