如何在python中使用pcov來獲取每個參數的錯誤？

Question

我有一個代碼，並使用curve_fit來冷卻洛倫茲和高斯曲線的數據。 我需要得到每個輸出參數的誤差估計值，所以已經打印出popt和pcov 我知道scipy參考指南指出如何使用pcov矩陣來找出錯誤，但是這對我來說是不清楚的，因爲我是編程的新手。 謝謝

Answer 1

閱讀文檔通常可以提供這些問題的答案。例如，在https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html爲curve_fit()的文件說：

返回：POPT：用於參數陣列 最優值，以使得f的殘差平方（XDATA，* POPT）的總和 - YDATA最小

pcov：2d array popt的估計協方差。對角線提供參數估計的方差。要計算參數的一個標準偏差誤差，請使用perr = np.sqrt（np.diag（pcov））。 西格瑪參數如何影響估計的協方差取決於absolute_sigma參數，如上所述。

這就是說：使用p_sigma = np.sqrt(np.diag(pcov))

請允許我建議，對於曲線擬合高斯和洛倫茲模型，你可能會發現lmfit（https://lmfit.github.io/lmfit-py/）有幫助。它爲這些和其他模型提供了內置版本。在其他功能中，它可以打印格式良好的報告，以便進行包含不確定性的適合的報告。

有關示例，請參見https://lmfit.github.io/lmfit-py/builtin_models.html#example-1-fit-peaked-data-to-gaussian-lorentzian-and-voigt-profiles