所以，我使用python来计算一组线性回归：
y = m（+/- s_m）* x + b（+/-保持）
为此，我使用np.polyfit，如：
m, b = np.polyfit(x, y, 1, cov=True)
print "y = {} (+/- {}) * x + {} (+/- {})".format(m[0], np.sqrt(b[0][0]),m[1], np.sqrt(b[1][1]))
计算线性回归的传统方法（this）试图最小化拟合和因变量y之间的chi2。现在我想要的是计算相同数据的线性回归（系数也有误差），但是通过最小化与x和y相关的chi2，就像有2个因变量一样。 谢谢！