scipy.odr.
RealData#
- class scipy.odr.RealData(x, y=None, sx=None, sy=None, covx=None, covy=None, fix=None, meta=None)[源]#
真实数据，其权重为实际标准差和/或协方差。
- 参数:
- xarray_like
回归自变量的观测数据
- yarray_like, 可选
如果是 array-like，则为回归因变量的观测数据。标量输入表示要用于数据上的模型是隐式的。
- sxarray_like, 可选
x 的标准差。sx 是 x 的标准差，通过将 1.0 除以它们的平方转换为权重。
- syarray_like, 可选
y 的标准差。sy 是 y 的标准差，通过将 1.0 除以它们的平方转换为权重。
- covxarray_like, 可选
x 的协方差。covx 是 x 的协方差矩阵数组，通过对每个观测的协方差矩阵执行矩阵求逆将其转换为权重。
- covyarray_like, 可选
y 的协方差。covy 是协方差矩阵数组，通过对每个观测的协方差矩阵执行矩阵求逆将其转换为权重。
- fixarray_like, 可选
参数和成员 fix 与 Data.fix 和 ODR.ifixx 相同：它是一个与 x 具有相同形状的整数数组，用于确定哪些输入观测值被视为固定。可以使用长度为 m（输入观测值的维度）的序列来固定所有观测值的一些维度。值为 0 表示固定该观测值，值大于 0 表示其为自由的。
- metadict, 可选
用于元数据的自由形式字典。
方法
set_meta(**kwds)使用关键词提供的关键词和数据更新元数据字典。
注释
权重 wd 和 we 根据提供的值计算如下：
sx 和 sy 通过将 1.0 除以它们的平方转换为权重。例如，
wd = 1./np.power(`sx`, 2)。covx 和 covy 是协方差矩阵数组，通过对每个观测的协方差矩阵执行矩阵求逆将其转换为权重。例如，
we[i] = np.linalg.inv(covy[i])。这些参数遵循与 wd 和 we 相同的结构化参数约定，仅受其性质限制：sx 和 sy 不能是秩为 3 的，但 covx 和 covy 可以。
只能设置 either sx 或 covx (不能同时设置)。同时设置将引发异常。对 sy 和 covy 亦是如此。