Scipy ODRtype
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ODR代表正交距离回归，用于回归研究。 基本线性回归通常用于通过在图上绘制最佳拟合线来估计两个变量
y和x之间的关系。用于此的数学方法称为最小平方，旨在最小化每个点的平方误差总和。 这里的关键问题是如何计算每个点的误差(也称为残差)？在一个标准的线性回归中，目的是从
X值预测Y值 ， 因此明智的做法是计算Y值的误差(如下图所示的灰线所示)。 但是，有时考虑X和Y的误差(如下图中的红色虚线所示)更为明智。例如 当知道对
X的测量是不确定的，或者当不想关注一个变量相对于另一个变量的错误时。
正交距离回归(ODR)是一种可以做到这一点的方法(正交在这里表示为垂直 - 所以它计算垂直于线的误差，而不仅仅是’垂直’)。
单变量回归的scipy.odr实现
