Python: Как интерполировать ошибки с помощью SciPy interpolate.interp1d

Question

У меня есть несколько наборов данных, каждый из которых содержит х, у и y_error значения, и я просто пытаюсь вычислить среднее значение у на каждом x через эти наборы данных. Однако наборы данных не совсем одинаковы. Я думал, что лучший способ получить их на равной длине будет использовать scipy's interoplate.interp1d для каждого набора данных. Тем не менее, мне все же нужно уметь вычислять ошибку для каждого из этих усредненных значений, и я совершенно потерял, как это сделать после интерполяции.

Я довольно новичок в Python и кодировании в целом, поэтому я ценю вашу помощь!

Answer 1

До тех пор, пока вы можете предположить, что ваши ошибки представляют собой интервалы с одним сигмами нормальных распределений, вы всегда можете генерировать синтетические наборы данных, перевыбирать и интерполировать их и вычислять 1-сигма-ошибки результатов.

Или просто интерполировать значения + err и значения-err, если все, что вам нужно, это быстрая и грязная приблизительная оценка.