가장 잘 맞는 분산 형 플롯의 줄

Question

분산 형 플롯을 matlab에 가장 적합하게 만들려고하는데 scatter (x1, x2) 또는 scatterplot (x1, x2)을 사용하여 산점도를 얻을 수 있지만 기본 피팅 옵션이 음영 처리되고 lsline이 '허용 된 행 유형을 찾을 수 없습니다.'라는 오류를 반환합니다.

어떤 도움이 좋을 것 '수행 아무것도,

감사합니다, 존.

Answer 1

lsline은 통계 도구 상자에서만 사용할 수 있습니다. 통계 도구 상자가 있습니까? 보다 일반적인 해결책은 polyfit을 사용하는 것입니다.

데이터에 한 줄을 맞추려면 polyfit을 사용해야합니다. 당신이 y에 일부 데이터가 있다고 가정하면 x에서 해당 도메인 값이 (즉, 당신은 임의의 f에 대한 y = f(x)을 근사 데이터가) 다음과 같이 당신이 선형 곡선에 맞게 할 수 있습니다 : 당신이 원한다면 것을

p = polyfit(x,y,1); % p returns 2 coefficients fitting r = a_1 * x + a_2 
r = p(1) .* x + p(2); % compute a new vector r that has matching datapoints in x 

% now plot both the points in y and the curve fit in r 
plot(x, y, 'x'); 
hold on; 
plot(x, r, '-'); 
hold off; 

주

polyfit의 마지막 매개 변수를 curvefit의 차원으로 변경하여 임의의 다항식을 데이터에 맞 춥니 다.

f(x) = p(1) * x^d + p(2) * x^(d-1) + ... + p(d)*x + p(d+1) 

편집, 주석에서 언급 한 바와 같이 당신은 또한 r을 계산 polyval을 사용할 수 있습니다 : 우리는이 차원 d 전화를 가정 해, 당신은 다시 f(x)의 추정치에 다항식 순응을 대표 p에 d+1 계수를받을 수 있습니다 , 구문은 다음과 같습니다.

r = polyval(p, x); 

Answer 2

복소수의 Infs, NaNs 및 imaginaryparts는 데이터에서 무시됩니다.

커브 피팅 도구는 커브와 서페이스를 데이터 및 뷰 플롯에 대화식으로 맞출 수있는 유연한 그래픽 사용자를 제공합니다. 당신은 할 수 있습니다

는 플롯을 생성하고 여러 적합

를 사용하여 선형 또는 비선형 회귀, 보간, 지역 평활 회귀, 또는 사용자 정의 비교 방정식

보기 적합도 통계, 디스플레이 confidenceintervals 및 잔류 , 자동 피팅 및 plottingsurfaces 코드를 생성 이상 치를 제거하고

validationdata

에 맞는 평가, 또는 수출은 정확한 코드를 게시 할 수있는 추가 분석을