ds_CC = leer_data_cronometros('datos_cronometros.txt')
# BAO
os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Datos/BAO/')
ds_BAO = []
archivos_BAO = [
'datos_BAO_da.txt', 'datos_BAO_dh.txt', 'datos_BAO_dm.txt',
'datos_BAO_dv.txt', 'datos_BAO_H.txt'
]
for i in range(5):
aux = leer_data_BAO(archivos_BAO[i])
ds_BAO.append(aux)
# AGN
os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Datos/Datos_AGN')
ds_AGN = leer_data_AGN('table3.dat')
os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Resultados_simulaciones/')
with np.load('valores_medios_LCDM_CC+SN+BAO+AGN_3params.npz') as data:
sol = data['sol']
print(sol)
#Parametros fijos
params_fijos = _
log_likelihood = lambda theta: -0.5 * params_to_chi2(
theta,
params_fijos,
index=32,
dataset_SN=ds_SN,
dataset_CC=ds_CC,
from scipy.optimize import minimize
import sys
import os
from os.path import join as osjoin
from pc_path import definir_path
path_git, path_datos_global = definir_path()
os.chdir(path_git)
sys.path.append('./Software/Funcionales/')
from funciones_data import leer_data_AGN
from funciones_AGN import params_to_chi2_AGN_nuisance
#%%
os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Datos/Datos_AGN/')
data_agn = leer_data_AGN('table3.dat')
#%% Predeterminados:
omega_m_true = 0.3
beta_true = 7
gamma_true = 0.6
delta_true = 0.2
H0_true = 73.24 #Unidades de (km/seg)/Mpc
nll = lambda theta: params_to_chi2_AGN_nuisance(
theta, H0_true, data_agn, model='LCDM')
initial = np.array([omega_m_true, beta_true, gamma_true, delta_true])
bnds = ((0.2, 0.4), (6.5, 7.5), (0.5, 0.8), (0.1, 0.3))
soln = minimize(nll, initial, bounds=bnds, options={'eps': 0.01})
omega_m_ml, beta_ml, gamma_ml, delta_ml = soln.x
print(omega_m_ml, beta_ml, gamma_ml, delta_ml)
soln.fun
