photutils基本光度法PSF光度测定中的拟合优度

Question

我正在使用photutils.psf中的BasicSPFPhotometry来获得光源的光度

这里是我的代码示例（遗憾的是，这不是一个工作示例，但可以帮助理解我正在做什么和我需要什么）。其中大部分是从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，但我不知道怎么做

我在下面的帖子（In Scipy how and why does curve_fit calculate the covariance of the parameter estimates）中解释了如何得到简化的卡方：

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计算“n”。在这个例子中，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，但是LevMarLSQFitter明确指出：

Note that the x return value is not included (as it is instead the parameter values of the returned model).

因此，问题是，使用LevMarLSQFitter与基本CPSFphotometry结合使用，估计拟合卡方（或任何其他参数可以让我了解拟合优度）的最实用方法是什么？此外，如何访问从LevMarLSQFitter执行的拟合参数