chi_quadrat_test()

chi_quadrat_test()

pap.chi_quadrat_test(fit_werte, werte, werte_fehler, anzahl_parameter)

Printet den χ^2_reduziert-Wert und die Fitwahrscheinlichkeit.

Argumente

• fit_werte : np.array (1D, number_like)
  die Werte, die die Fitfunktion ausgibt, also
  fit_werte = fit_func(x_werte, *parameter)

• werte : np.array (1D, number_like)
  y-Werte der Messdaten

• werte_fehler : np.array (1D, number_like)
  y-Fehler der Messdaten

• anzahl_parameter : int (> 0)
  Anzahl Parameter der Fitfunktion

Beispiel

>>> x_werte = np.array([-8, -5.5, -1.2, 1, 1.4, 3.2, 4.5])
>>> y_werte = np.array([40, 20.8, 3.1, 0.5, 1.5, 3, 6])
>>> y_fehler = np.array([0.5, 0.73, 0.42, 0.23, 0.23, 0.41, 0.44])
>>> fitparameter = [0.46721214, -1.01681483, 1.45102103]
>>> pap.chi_quadrat_test(pap.func.quad(x_werte, *fitparameter), y_werte, y_fehler, 3)

Ergebnisse des χ^2-Tests:

χ^2_reduziert         = 2.79
Fitwahrscheinlichkeit = 2.5%