kafe – Ein Python-Paket für elementare Datenanalyse im ...
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4.2. Implementierung 27<br />
###########<br />
# Dataset #<br />
###########<br />
# axis 0: x<br />
# datapoints uncor. err.<br />
9.438644e-01 1.000000e-01<br />
2.067665e+00 1.000000e-01<br />
3.030246e+00 1.000000e-01<br />
# axis 1: y<br />
# datapoints uncor. err.<br />
2.211930e+00 1.000000e-01<br />
2.435954e+00 1.000000e-01<br />
2.912194e+00 1.000000e-01<br />
################<br />
# Fit function #<br />
################<br />
linear_2par(x; slope, y_intercept) = slope * x + y_intercept<br />
##############<br />
# Fit result #<br />
##############<br />
# slope<br />
# value uncor. err.<br />
3.318614e-01 7.134603e-02<br />
# y_intercept<br />
# value uncor. err. correlations<br />
1.851682e+00 1.560320e-01 -9.208725e-01<br />
########################<br />
# Final fit parameters #<br />
########################<br />
slope = 0.332 +- 0.071<br />
y_intercept = 1.85 +- 0.16<br />
###############<br />
# Fit details #<br />
###############<br />
FCN 1.40598691372<br />
FCN/ndf 1.40598691372<br />
EdM 4.17362461965e-19<br />
UP 1.0<br />
STA Error matrix accurate<br />
chi2prob 0.23572373244<br />
HYPTEST accepted (CL 5%)<br />
Abbildung 4.3.: Textausgabe <strong>für</strong> einen Beispieldatensatz<br />
27
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