Я делаю линейное приближение к данным с ошибками x и y, используя пакет scipy.odr. Это вывод, который я получаю для одной из подгонок (для наклона и перехвата):
Beta: [25.88498789 -0.04403687]
Beta Std Error: [1.85055749 0.20095898]
Beta Covariance: [[0.8966297 0.02280539]
[0.02280539 0.0105736 ]]
Residual Variance: 3.8193727408495532
Inverse Condition #: 0.010640241032884011
Reason(s) for Halting:
Sum of squares convergence
В соответствии с документацией , Beta Std Error должно выдавать ошибку параметров, в то время как Beta Covariance, ковариационная матрица. Разве диагональные элементы ковариационной матрицы не должны быть квадратами ошибок параметров? Т.е. диагональные записи Beta Covariance должны быть: 1.85055749 ^ 2 и 0.20095898 ^ 2. Я заметил это во всех припадках, которые я пробовал. Что мне не хватает? Спасибо!