计算科学 - SciPy ODR“普通”最小二乘？ - 吾爱随笔录

Scipy.odr 有一个“适合类型”的设置，包括一个普通的最小二乘法。这与ODRPACK 的文档相匹配（参见第 31 页，计算方法）。

但是，包在此模式下接受标准偏差/权重，并且权重确实会影响拟合结果：

In [1]: from scipy import odr
   ...: def f(B, x):
   ...:     return B[0]*x + B[1]
   ...: lin = odr.Model(f)
   ...: mydata = odr.RealData([0, 1, 2], [1,1,2], sy=[0.01,1,1])
   ...: myodr = odr.ODR(mydata, lin, beta0=[0,1])
   ...: myodr.set_job(fit_type=2)
   ...: myoutput = myodr.run()
   ...: print(myoutput.beta)
   ...: print(myoutput.sd_beta)
[0.400012 0.99998 ]
[0.200016   0.00447205]

In [2]: mydata = odr.RealData([0, 1, 2], [1,1,2], sy=[0.5,1,1])
   ...: myodr = odr.ODR(mydata, lin, beta0=[0,1])
   ...: myodr.set_job(fit_type=2)
   ...: myoutput = myodr.run()
   ...: print(myoutput.beta)
   ...: print(myoutput.sd_beta)
[0.42857143 0.95238096]
[0.23328473 0.21295886]

我的问题是：这真的是普通的最小二乘拟合，还是加权最小二乘拟合？文档清楚地说明了一件事，行为显示了另一件事。