データセットの不確実性を Savitzky Golay フィットの結果に組み込む方法はありますか? この情報を関数に渡していないので、単純に重み付けされていない最小二乗法によって「最適」を計算しているだけだと思います。私は現在、不均一な不確実性を持つデータを扱っているため、メインのデータセットにあるエラーを含めることで、データの適合性を改善できます。
Savitzky-Golay フィルターのウィキペディアのページscipy.signal.savgol_filterでは、フィットの係数を計算するプロセスを変更する方法が提案されています。私がしたいことをします。
既製の重み付けされた SG フィルターが浮かんでいますか? Python でこのツールを必要としている人が他にいないとは信じがたいですが、何か見落としているかもしれません。