Fit

La prima parte di questo capitolo consiste in esempi di applicazione delle formule ottenute con il metodo dei minimi quadrati. Per comodità le formule necessarie vengono riportate qui, anche se per i dettagli delle derivazioni si rimanda altrove (ad esempio la VI parte delle dispense di probabilità). Comunque, al fine di non far risultare l'argomento scollato dalla trattazione precedente, nel primo paragrafo viene introdotto il problema dal punto di vista generale.

Successivamente viene proposto un metodo grafico che permette di ottenere gli stessi risultati dei fit fatti ``automaticamente'' mediante le formule di cui sopra. Questo metodo viene illustrato mediante un esempio numerico dettagliato.

Un argomento importante è quello di come valutare le incertezze dovute ad errori sistematici che possono aver inficiato i dati sui quali sono stati fatti i fit. Il problema può essere trattato in modo formale e ``automatico'' introducendo la matrice di covarianza dei punti osservati (una espressione impropria per dire che ``la verosimiglianza dei dati osservati è data da una distribuzione normale multivariata''). Si è preferito invece analizzare alcuni dei errori tipici che si possono presentare nelle misure e mostrare come sia possibile valutare l'incertezza associata ad essi in un modo semplice e sicuramente molto più chiaro ed istruttivo della scatola nera delle formule dei minimi quadrati con matrice di covarianza.