如何找到双峰高斯拟合的卡方值？

Question

我在这段代码下面写；

from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit

data=concatenate((normal(1,.2,5000),normal(2,.2,2500)))
y,x,_=hist(data,100,alpha=.3,label='data')

x=(x[1:]+x[:-1])/2 # for len(x)==len(y)

def gauss(x,mu,sigma,A):
    return A*exp(-(x-mu)**2/2/sigma**2)

def bimodal(x,mu1,sigma1,A1,mu2,sigma2,A2):
    return gauss(x,mu1,sigma1,A1)+gauss(x,mu2,sigma2,A2)

expected=(1,.2,250,2,.2,125)
params,cov=curve_fit(bimodal,x,y,expected)
sigma=sqrt(diag(cov))
plot(x,bimodal(x,*params),color='red',lw=3,label='model')
legend()
print(params,'\n',sigma)    

我得到了这个情节：

现在，我想通过计算卡方的值来测试拟合的好坏，我如何找出卡方的值？

Answer 1

您可以执行以下操作，利用 numpys 数组操作功能

import numpy as np

diff = np.array(bimodal(x,*params)) - np.array(y)
chi2 = np.sum( diff**2 / np.array(sigma)**2 )