Python Numpy多元拟合协方差矩阵

当将一条直线拟合到一组数据时，用误差加权，我期望polyfit返回一个2x2协方差矩阵，从中我可以平方根对角线元素以找到系数中的不确定性，但我没有

下面是一个最低限度的工作示例：

from numpy import polyfit

x=[1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.]
y=[1.,3.,2.,4.,5.,6.,6.,8.,9.]

yerr=[10.,5.,3.,2.,10.,10.,10.,10.,10.]

linear = polyfit(x,y, 1, w=yerr, full=True)

print(linear)

输出：

(array([ 0.95730623,  0.11546722]), array([ 114.79556527]), 2, array([ 1.38182992,  0.30090875]), 1.9984014443252818e-15)

谢谢

报告说：

• cov:bool，可选
  返回估计值和估计值的协方差矩阵如果full为真，则不返回cov

---

因此，设置

cov=True

和

full=False

（默认设置）将返回协变矩阵。

尝试设置参数：

cov=True

，

full=False

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