lin_fit

Signature

lin_fit(
    x: ArrayLike,
    y: ArrayLike,
    sigma_y: ArrayLike | None = None,
    *,
    fit_method: Literal["absolute", "residual"] = "absolute",
    sigma_x: ArrayLike | None = None,
    tol: float = 1e-10,
    max_iter: int = 100,
    style: str | None = "mespy",
    xlabel: str = "x [xu]",
    ylabel: str = "y [uy]",
    residuals_label: str = "Residuals",
    normalize_residuals: bool = False,
    band_label: str = r"$\pm 1 \sigma$ retta",
    fit_label: str = r"Fit",
    title: str | None = None,
    decimals: int = 3,
    show_plot: bool = True,
    show_band: bool = True,
    show_legend: bool = True,
    show_fit_params: bool = False,
    show_grid: bool = True,
    xlim: ArrayLike | None = None,
    ylim: ArrayLike | None = None,
    figsize: ArrayLike | None = None,
    dpi: int | None = None,
    save_path: str | None = None,
    title_fontsize: int | float | None = None,
    title_pad: int | float | None = None,
    legend_fontsize: int | float | None = None,
    legend_loc: str | None = None,
    point_color: str | None = None,
    fit_color: str | None = None,
    band_color: str | None = None,
    res_line_color: str | None = None,
    data_alpha: float = 1.0,
    band_alpha: float = 0.20,
    grid_alpha: float | None = None,
) -> LinearFitResult

lin_fit esegue un fit lineare y = m x + c su dati sperimentali, con supporto alle incertezze assolute di input e alla scala stimata dai residui.

Con fit_method="absolute" usa le incertezze assolute passate in sigma_y e, se presente, sigma_x. Questo resta il comportamento di default ed e compatibile con le chiamate esistenti.

Con fit_method="residual" stima un fattore globale di incertezza dai residui. Se ometti sigma_y, esegue un fit lineare non pesato e usa residual_std come incertezza verticale comune. Se passi sigma_y, quelle incertezze definiscono i pesi relativi e le incertezze finali vengono scalate con il chi quadrato ridotto grezzo osservato.

By default it applies the mespy Matplotlib style; pass style=None to use the current rcParams, or the name of another style to delegate to Matplotlib.

I parametri figsize, dpi, title_fontsize, title_pad, legend_fontsize, legend_loc, point_color, fit_color, band_color, res_line_color e grid_alpha possono ereditare lo stile attivo quando lasciati a None. I parametri data_alpha e band_alpha restano invece override espliciti della singola chiamata.

fit_label e band_label permettono di personalizzare i testi della legenda di retta e banda. In particolare, fit_label viene usato solo quando show_fit_params=False; con show_fit_params=True la funzione genera automaticamente una label con m e c.

normalize_residuals controlla solo il pannello inferiore del grafico. Con il default False, il pannello mostra i residui fisici y_i - (m x_i + c). Con True, mostra invece i residui normalizzati r_i / sigma_eff_i, usando la stessa varianza efficace impiegata per chi2. Il campo LinearFitResult.residuals resta sempre non normalizzato.

Con fit_method="residual", LinearFitResult.scale_factor contiene il fattore stimato. Nel caso non pesato coincide con la deviazione standard dei residui; nel caso con sigma_y fornito rappresenta il fattore moltiplicativo applicato alle incertezze di input.

This page remains the quick access point for the function. Practical details are collected in Overview, while How it works is prepared as a separate subpage.

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