Hi.<br><br>In my package Grocer (available trough Atoms or on my web site : <a href="http://dubois.ensae.net/grocer.html">http://dubois.ensae.net/grocer.html</a>), wirtten with Emmanuel Michaux, you will find among other things a function ols that provide standard errors of coefficients as well as the covaraince matrix of the coefficients.<br>
<br>Eric. <br><br><div class="gmail_quote">2010/4/26 Antoine Monmayrant <span dir="ltr"><<a href="mailto:antoine.monmayrant@laas.fr">antoine.monmayrant@laas.fr</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
Hi everyone,<br>
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I am using leastsq to fit some experimental data with different kind of model functions.<br>
In order to properly analyse the result of these fits, I would like to get an estimate of the standard error on each parameter (or an interval of confidence at 95%).<br>
So far, the only way I found to retrieve the interval of confidence is to do bootstrapping but it requires repeating the fitting procedure ~ 100 times.<br>
I am looking for a less computer-intensive solution.<br>
As far as I understood, leastsq is using minpack to implement the Levenberg-Marquardt algorithm.<br>
Is there a way to get access to the covariance matrix with leastsq, optim or any other scilab routine?<br>
This would be way faster and easier than bootstrapping.<br>
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Thanks in advance for your help,<br><font color="#888888">
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Antoine<br>
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</font></blockquote></div><br>