Ошибка расчета коэффициента линейной регрессии с учетом ошибок y ⇐ Python

[Anonymous]

Я обрабатываю свои лабораторные измерения, связанные с измерением скорости звука. Проще говоря, у меня есть серия измерений y(x) следующим образом:

x y 0 0 1 212 2 426 3 640 4 858 5 1074 6 1290 7 1506 8 1722 9 1939 г. А также я знаю, что измерения y могут отличаться на 2. Так, например, с x = 1, y может быть где-то от 210 до 214. Я хочу знать, какое влияние эта ошибка оказывает на коэффициенты линейной регрессии.

Я использовал sklearn LinearReprofit, и с параметром fit_intercept=False задача оказалась не такой сложной. Мне просто нужно было посчитать коэффициент для рядов y - 2 и y + 2 и получить разницу. Но тогда мне придется выполнить аналогичную задачу без fit_intercept=False (поэтому y не равен 0, когда x равен 0).

Итак, мне интересно, есть ли официально реализованные способы достижения моей цели? Не обязательно в sklearn.