Funzioni di fit

Curve-fit con errori sulla x

curve_fitdx(f, x, y, dx=None, dy=None, p0=None, df=None, nit=None, absolute_sigma=None, chi2pval=False)
Esegue il curve fit considerando anche gli errori sulla x, sintassi molto simile alla funzione curve_fit di scipy.
Restituisce parametri ottimali di fit e matrice di covarianza
In ordine i parametri sono:

• f : Funzione di fit nella forma f(x, popt)
• x : Variabile indipendente dove i dati sono misurati
• y : I dati dipendenti y=f(x, ...)
• dx: Opzionale, errori sulla x dei punti sperimentali, default=None
• dy: Opzionale, errori sulla y dei punti sperimentali, default=None
• p0: Opzionale, parametri iniziali per la routine di curve_fit, default=None
• df: Opzionale, derivata della funzione di fit, deve essere nella forma df(x, popt) default: None, ovvero derivata approssimata numericamente
• nit: Opzionale, numero massimo di cicli per propagare le incertezze efficaci, default=10
• absolute_sigma: Opzionale, per una spiegazione dettagliata vedere la pagina sulla funzione curve fit di scipy, default=False
• chi2pval: Opzionale, se chi2pval=True la funzione restituisce anche, in ordine: errore sui parametri ottimali, chi_quadro, pvalue, default=False

chi2 e pvalue

chi2_pval(f, x, y, dy, popt, dx=None, df=None)
Calcola il chi2 e il pvalue di un fit con una funzione f(x, ...) con parametri ottimali popt, i parametri sono:

• f : Funzione di fit nella forma f(x, popt)
• x : Variabile indipendente dove i dati sono misurati
• y : I dati dipendenti y=f(x, ...)
• dy: Errori sulla y dei punti sperimentali, default=None
• popt: Array con i parametri ottimali di fit
• dx: Opzionale, errori sulla x dei punti sperimentali, default=None
• df: Opzionale, derivata della funzione di fit, deve essere nella forma df(x, popt) default: None, ovvero derivata approssimata numericamente