MATLAB数据拟合(二)
来源:互联网 发布:传智播客云计算大数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 10:17
转自飞扬博客
4.
调用格式:
说明:[Y,DELTA]=polyconf(p,x,s)使用polyfit函数的选项输出s给出Y的95%置信区间Y DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的,并且方差为常数。1-alpha为置信度。
例4:给出上面例1的预测值及置信度为90%的置信区间。
程序:
s =
normr: 1.1406
Y =
5.
稳健回归是指此回归方法相对于其他回归方法而言,受异常值的影响较小。
调用格式:
说明:b返回系数估计向量;stats返回各种参数估计;’wfun’指定一个加权函数;tune为调协常数;’const’的值为’on’(默认值)时添加一个常数项;为’off ’时忽略常数项。
例5:演示一个异常数据点如何影响最小二乘拟合值与稳健拟合。首先利用函数y=10-2x加上一些随机干扰的项生成数据集,然后改变一个y的值形成异常值。调用不同的拟合函数,通过图形观查影响程度。
程序:x=(1:10)’;
y=10-2*x+randn(10,1);
y(10)=0;
bls=regress(y,[ones(10,1) x]) %线性拟合
brob=robustfit(x,y) %稳健拟合
scatter(x,y)
hold on
plot(x,bls(1)+bls(2)*x,’:’)
plot(x,brob(1)+brob(2)*x,’r‘)
结果 : bls =
brob =
分析:稳健拟合(实线)对数据的拟合程度好些,忽略了异常值。最小二乘拟合(点线)则受到异常值的影响,向异常值偏移。
6.
对于给定的数据,根据经验拟合为带有待定常数的自定义函数。
所用函数:nlinfit( )
调用格式:
说明:beta返回函数’fun’中的待定常数;r表示残差;J表示雅可比矩阵。X,y为数据;‘fun’自定义函数;beta0待定常数初值。
例6:在化工生产中获得的氯气的级分y随生产时间x下降,假定在x≥8时,y与x之间有如下形式的非线性模型:
现收集了44组数据,利用该数据通过拟合确定非线性模型中的待定常数。
x
8
8
10
10
10
10
12
12
12
12
14
14
14
16
16
function yy=model(beta0,x)
x=[8.00 8.00 10.00 10.00 10.00 10.00 12.00 12.00 12.00 14.00 14.00 14.00...
betafit = nlinfit(x,y,'sta67_1m',beta0)
结果:betafit =
0.1011
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