Python lmfit-计算权重

我试图找出在拟合数据时如何正确地实现权重

我用高斯函数拟合了代表光谱平均值（直方图）的数据点。在下一步中，当用某个模型拟合所有这些数据点时，我想包括我从高斯拟合得到的数据点的统计误差。计算重量的正确方法是什么

我有25个自由度，因此我希望环形交叉口1的Chi^2减小。这就是我在忽略错误和不设置任何权重时几乎得到的结果。

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当将权重设置为

weights=1/（delta y）

时——我认为这就是解决方法——我得到的简化Chi^2值高得离谱。有人能帮忙吗？谢谢大家!

这应该是它的工作原理。我认为您需要发布一个说明问题的最小示例。