Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。277件0こんにちは。今私は実験で得たデータを解析するためにpython,scipyでフィッティングを行い、エラーの値も含めて算出したいと考えています。M2*x)と設定しました。実際にフィッティングした過程と結果は以下の通りです。M_para_optは最適解、M_covは共分散を示すようです。1498.93958525]])最適解となるM1,M2を求めることには成功したようですが、M1,M2それぞれのエラーの値をどう求めればよいのかわかりません。scipyの公式ドキュメントによると、np.sqrt(np.diag(M_cov))つまり、M_covという2行2列のマトリックスの対角成分の平方根がM1,M2それぞれのエラーに相当するようですが、ここでわからない点がいくつかあります。1.なぜ共分散がエラーの値として正しいのか2.そもそも共分散(M_cov)が行列として表現されるのはなぜか3.一般的に分散の平方根=標準偏差だが、この行列の中の対角成分が共分散だとして、非対角成分は何を表しているのか以上3点について、教えていただきたいと思います。票0一般に共分散は(非対角成分が等しい対称)行列として表現できます。共分散を考えるということは沢山ある確率変数のうち、2変数を抜き出してその2つの確率変数間の相関とばらつきを考えることであり、それを列挙するための表現として行列は適切でしょう。分散共分散行列https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%85%B1%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%8C%E5%88%97例えば確率変数x,yに対しては2×2の共分散行列が形成されます。Cov(M2,M2)]]ここでM1同士の共分散Cov(M1,M1)は変数M1の分散を表します。対角成分は結局のところM1とM2のそれぞれの分散になります。その平方根はそれぞれのパラメータの標準偏差です。エラーの定義にもよりますが、標準偏差はエラーの値として妥当ではないでしょうか?(1の答え)非対角成分はM1とM2の共分散を表します。ここでCov(M1,M2)とCov(M2,M1)は当然等しいので、共分散行列は必ず対称行列になります。個の銅バッジなるほど、共分散がどういうものかということについて理解が足りなかったようです。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。