scipy, curve fit, Fehlerberechnung

mit matplotlib, NumPy, pandas, SciPy, SymPy und weiteren mathematischen Programmbibliotheken.
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Tabagari
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Registriert: Donnerstag 29. Dezember 2016, 17:17

Samstag 16. Dezember 2017, 21:43

Hallo,

es geht darum, bei gegebenem Datensatz (x,y) beispielsweise eine Regression der Form y=a*x durchzuführen, wobei a meine zu bestimmende Größe ist. curve_fit gibt mir als popt ja meinen gesuchten Parameter aus.

Jetzt möchte ich aber noch die Standardabweichung bzw. den statistischen Fehler, sozusagen die Streuung der Messwerte berechnen. (Ich gebe zu, dass mir diese ganze Fehlerberechnung echt noch nicht klar ist.)
Was ich hier im Normalfall machen würde, ist für jeden Messwert i a_i = y_i/x_i berechnen und dann die Standardabweichung sigma aus der normalen Formel bestimmen, sodass ich am Ende a+-sigma als Endergebnis angeben kann.

Jetzt frage ich mich, ob man das irgendwie einfacher machen kann, es dafür schon eine Funktion gibt, bzw. was eigentlich in dem zweiten Rückgabewert (pcov) von curve_fit steckt.

Wäre super wenn mir jmd dazu was sagen könnte!
Entschuldigt bitte, dass ich echt wenig Ahnung habe...
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