Зачем умножать ковариационную матрицу на 2 при расчете ошибки lmfit ⇐ Python

[Anonymous]

Когда я изучил, как выполняется вычисление ошибки для lmfit при аппроксимации функций, я обнаружил, что ковариационная матрица рассчитывается как обратная матрица Гессе * 2. Затем ошибка для каждого параметра рассчитывается как sqrt ковариационная матрица (после некоторого масштабирования с помощью уменьшенного chi2). Откуда взялся этот коэффициент два? Я имею в виду строку 763 этого источника.
Я искал некоторые объяснения, но не смог найти ничего, что объясняло бы это в Интернете.
Спасибо за вашу помощь !

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/756 ... alculation