有什么方法可以在python lmfit包中计算参数协方差矩阵而不是相关矩阵

问题描述

我已经重新参数化形式为 k = kref*exp(-E/R((1/T)-(1/Tref)) 的 Arrhenius 方程，我想估计我从 lmfit 包中获得的参数 E 和 kref 以及它们之间的相关性。 然而，重新参数化的整个想法是查看在原始 Arrhenius 方程重新参数化后我们是否得到 k0 和 E 之间的低相关性，即 k = ko*exp(-E/RT) 其中 kref = ko*exp(-E/RTref) 所以我得到以下关系

                     Cov(ko,E)/k0  = Var(E)/RTref  -  Cov(Kref,E)/kref

所以我的问题是有什么方法可以找到 Var(E) 和 kref 的标准偏差？？

解决方法

我不确定我是否理解您的要求 - 您的符号不清楚。提供最少且完整的工作代码示例确实总是更好。

lmfit 的拟合结果确实包括变量参数之间的协方差矩阵 (covar)。这就是你要找的吗？