从协方差矩阵中找出高斯拟合的误差答案

【问题标题】：Finding errors on Gaussian fit from covariance matrix从协方差矩阵中找出高斯拟合的误差
【发布时间】：2019-08-02 05:08:31
【问题描述】：

因此，我定义了一个高斯分布，然后将其拟合到数据点。我是这样定义的：

def 高斯(x, a, x0, sigma): 返回一个 * np.exp(-(x - x0)2 / (2 * sigma2))

popt, pcov = curve_fit(Gauss, x, y, p0=[max(y), mean, sigma])

当我要求打印我的 popt 时，我得到（如预期的那样）一个矩阵，它首先给我最大 y 值，然后是平均值，最后是高斯的 sigma。现在，我想知道这些值的误差，所以我想知道我的高斯拟合的误差。我认为我可以从 pcov（协方差矩阵）中检索错误，但是当被要求打印 pcov 时，我得到了一个 3X3 矩阵。那么，如何从这个矩阵中找到适合我的误差呢？

【问题讨论】：

标签： python matrix covariance gaussian

【解决方案1】：

来自https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html：

从线性代数我们知道参数的误差是协方差矩阵的诊断项的平方根。因此，对于第二个参数，您将转到矩阵位置1，然后取平方根。那是那个参数的错误。

【讨论】：