absolute_sigma in curve_fit()

Si---confermo che se gli errori sono stimati bene, allora in linea di principio sarebbe giusto mettere absolute_sigma=True. Questo peroe anche il caso in usare absolute_sigma=False non dovrebbe cambiare drasticamente le cose. Se gli errori sono stimati male, allora False emeglio di True :-) Questo e il motivo per cui la maggior parte dei programmi di fit, di default, riscalano la matrice di covarianza stimandola dai dati. Non mi sento di dire che in pratica ci sia un modo giusto in assoluto di procedere---e se cosifosse, gli sviluppatori di scipy non avrebbero messo l'opzione. Comunque il problema e rilevante, e ti ringrazio di averlo segnalato.

Mi sono aperto una issue sulle dispense per aggiungere un minimo di discussione.

Luca

On 02/18/2017 12:37 PM, Matteo Macaluso wrote:

Salve, sono uno studente del primo anno, mi è stato riferito da fonti più o meno attendibili che per i fit che utilizziamo in laboratorio, sarebbe corretto inserire il parametro absolute_sigma=True nella funzione curve_fit di Scipy per ottenere la matrice di covarianza corretta. Ho cercato della documentazione online ed effettivamente sembrerebbe essere corretto, ma siccome non ne abbiamo mai parlato a lezione e la documentazione non è chiarissima volevo chiedere un chiarimento. Grazie della disponibilità.

Matteo Macaluso

Comments (2)