Python lmfit-计算权重

问题描述

我正在尝试找出在拟合数据时如何正确实现权重。

我有一些数据点，这些数据点代表我装有高斯函数的光谱（直方图）的平均值。下一步，当将所有这些数据点与某个模型拟合时，我想包括从高斯拟合得到的数据点的统计误差。计算权重的正确方法是什么？

我有25个自由度，因此我希望减少回旋1的Chi ^ 2。这是我在忽略错误而不设置任何权重时几乎得到的结果。 当将权重设置为weights = 1/(delta y)时-这就是解决问题的方法-我降低的Chi ^ 2的值非常高。有人可以帮忙吗？谢谢！

解决方法

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