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我正在使用 photutils.psf 中的 BasicPSFPhotometry 来获取源的光度测量。

这是我的代码示例（遗憾的是不是一个有效的示例，但可以帮助理解我在做什么以及我需要什么）。其中大部分内容是从https://photutils.readthedocs.io/en/stable/psf.html复制的，并根据我的需要进行了调整。

fitter=LevMarLSQFitter()
psf_model = photutils.psf.FittableImageModel(psfdata,normalize=True)
pos = Table(names=['id','x_0', 'y_0','flux_0'], data=[[1],[xycen[0]],[xycen[1]],[flux]])

photometrypsf = BasicPSFPhotometry(group_maker=daogroup,
                                    bkg_estimator=None,
                                    psf_model=psf_model,
                                    fitter=fitter,
                                    fitshape=target.shape,
                                    aperture_radius=fwhm)

psf_photometry = photometrypsf(image=target.copy(),init_guesses=pos)

我需要估计我的源的 PSF 拟合的卡方，但我不明白该怎么做。

我正在关注这篇文章（在 Scipy 中，curve_fit 如何以及为什么要计算参数估计的协方差），其中他们解释了如何获得减少的卡方：

s_sq = (infodict['fvec']**2).sum()/ (N-n)

我能够将我的代码翻译成：

s_sq = (fitter.fit_info['fvec']**2).sum()/(len(fitter.fit_info['fvec'])-n)

问题是我不知道如何评估“n”。在示例中，他们说 n （自由参数的数量）是scipy.optimize.leastsq（第一个输出）的输出 x 的长度，但LevMarLSQFitter明确指出：

请注意，不包括 x 返回值（因为它是返回模型的参数值）。

所以问题是，结合使用LevMarLSQFitter和BasicPSFPhotometry估计拟合的卡方的最实用方法是什么（或任何其他参数可以让我了解拟合的优度）？此外，我如何访问从LevMarLSQFitter执行的拟合参数？

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