我在 Python 中有一个简单的拟合问题——我有一些数据和一个拟合函数，我想要的只是找到最佳参数。
问题是，我的 x 数据是我的因变量，我的 y 数据是我的自变量。所以我希望 Python 找到参数以最小化关于 x 偏差的卡方，而不是默认的 y 偏差。
显而易见的解决方案是反转我的拟合函数并交换我的 x 和 y 参数，但由于函数的性质，这是不可能的：
y = a / (exp((vx)/c) + 1) + d（即费米-狄拉克步长），如果没有奇点/未定义，则无法反转。
如果有人可以帮助我扭转卡方评估的性质，那将是惊人的！（最好不要只是从头开始编写一个新的优化例程......）
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