Total least square in python?
Verfasst: Sonntag 17. Juli 2011, 01:02
Hi,
folgendes Problem:
Ich habe messe y in Abhängigkeit von x.
Sowohl x als auch y sind fehlerbehaftet.
Ich weiß, das es einen linearen Zusammenhang geben sollte.
Nur wie fitte ich das ganze?
Das was ich bisher gelesen habe sagt, das ich einen Total least square fit (Achtung! Total nicht vergessen, least square bietet scipy ja an, total least square AFAIK nicht) durchführen muss.
Leider habe ich keine Ahnung wie das auszusehen hat und die einzigen Hinweise führen mich immer wieder zum selben Fortran Code.
Oder in python Code:
Gesucht ist wie gesagt m und b, beides sind Skalare btw.
Hoffe jemand kann mir helfen.
bis später
p90
folgendes Problem:
Ich habe messe y in Abhängigkeit von x.
Sowohl x als auch y sind fehlerbehaftet.
Ich weiß, das es einen linearen Zusammenhang geben sollte.
Nur wie fitte ich das ganze?
Das was ich bisher gelesen habe sagt, das ich einen Total least square fit (Achtung! Total nicht vergessen, least square bietet scipy ja an, total least square AFAIK nicht) durchführen muss.
Leider habe ich keine Ahnung wie das auszusehen hat und die einzigen Hinweise führen mich immer wieder zum selben Fortran Code.
Oder in python Code:
Code: Alles auswählen
x = [...,...,...]
y = [...,...,...]
xerr = [...,...,...]
yerr = [...,...,...]
modelfunc = lamda x: m*x+b
Hoffe jemand kann mir helfen.
bis später
p90