Я пытался выполнить подгонку пикселя для набора изображений ie У меня есть данные на разных длинах волн на разных изображениях, и я пытаюсь подобрать функцию для каждого пикселя в отдельности. Я выполнил подгонку с помощью lmfit и получил значения неизвестных параметров для каждого пикселя. Теперь я хочу получить значение хи-квадрат для каждой посадки. Я знаю, что у lmfit есть этот атрибут chisqr, который может дать мне то же самое, но что меня смущает, так это строка с сайта lmfit github: " Обратите внимание, что вычисление хи-квадрата и уменьшенного хи-квадрата предполагает, что возвращаемое значение Функция невязки правильно масштабируется с учетом неопределенности в данных. Чтобы эти статистические данные были значимыми, лицо, пишущее минимизируемую функцию, должно правильно их масштабировать."Я сомневаюсь, что значения, которые я получаю из атрибута chisqr, не являются Совершенно верно, и некоторые масштабирование должно быть сделано. Может кто-нибудь объяснить, как lmfit вычисляет значение квадрата и какое масштабирование мне нужно сделать?
Это пример моей функции подгонки
def fcn2fit(params,freq,F,sigma):
colden=params['colden'].value
tk=params['tk'].value
model = greybodyfit(np.array(freq),colden,tk)
return (model - F)/sigma
colden и tk - свободные параметры, freq - независимая переменная, а F - зависимая переменная, сигма - ошибка в F. Возвращает ли (модель-F) / сигма правильный способ масштабирования остатков, чтобы атрибут chisqr давал правильное значение хи-квадрат?