Im с использованием регрессии ортогонального расстояния (scipy.odr) с линейной функцией и неопределенностями в данных x и y. В результате я получаю значения для a * x + b со стандартными производными для a и b, что, насколько я понял, ошибка Beta Std.
Я нашел решение для получения доверительных интервалов для регрессии, используя пакет неопределенностей, но ни один для получения интервалов прогноза. Есть ли у кого-нибудь решение для этого?
Кроме того, если я хочу сделать прогноз для y с x = 10 ± 1 (например). Можно ли вычислить y ± ... = (a ± ...) * (10 ± 1) + (b ± ...) с применимыми правилами распространения ошибок?