Ajuste lineal de Python con barras de error múltiples

Question

Estoy ajustando algunos datos con un ajuste lineal. Quiero ponderar las barras de error. Hasta este punto, he estado usando bulldogs fitting.py. Su linear_fit hace que las regresiones lineales ponderadas sean muy sencillas. Lamentablemente, los datos con los que estoy trabajando tienen errores en las direcciones X e Y.

Me preguntaba cómo, tanto en la práctica (en Python) y teóricamente (en términos estadísticos), esto se haría.

Answer 1

Hay un par de opciones:

1. scipy.optimize.leastsq (para el total least squares)
2. scipy.odr (para Deming regression).

Ambas soluciones darán cuenta de un error independiente en las direcciones X e Y (la matriz scld en odr).

Answer 2

Puede usar la función scipy.optimize.fmin() (see this example) para minimizar la función de mérito (que debe definir) que calcula las desviaciones al cuadrado en las direcciones xey.