Ligne de meilleur ajustement du nuage de points

Je suis en train de faire un nuage de points par une ligne de meilleur ajustement dans matlab, je peux obtenir un nuage de points en utilisant soit des nuages de points(x1,x2) ou nuage de points(x1,x2), mais la base de montage de l'option est l'ombre et lsline renvoie l'erreur " Pas de permis de la ligne de types trouvés. Rien de fait"

Toute aide serait super,

Grâce,
Jon.

Pourriez-vous poster votre code exact? nuages de points(x1, x2), suivie par lsline fonctionne bien pour moi...
Comment est-ce "pas de programmation relative" est au delà de moi ...

OriginalL'auteur Jon | 2010-01-08

  1. 22

    lsline est uniquement disponible dans la boîte à outils de Statistiques, avez-vous la boîte à outils de statistiques? Un plus générale, la solution pourrait être d'utiliser polyfit.

    Vous devez utiliser polyfit pour s'adapter à une ligne à vos données. Supposons que vous avez des données dans y et vous avez de domaine correspondant valeurs dans x, (c'est à dire que vous avez données rapprochant y = f(x) pour arbitraire f), alors vous pouvez ajuster une courbe linéaire comme suit:

    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;

    Noter que si vous souhaitez pour s'adapter à l'arbitraire d'un polynôme à vos données, vous pouvez le faire en changeant le dernier paramètre de polyfit à la dimension de la curvefit. Supposons que nous appelons cette dimension d, vous recevrez en retour d+1 coefficients dans p, qui représentent un polynôme conforme à une estimation de f(x): 

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

    Modifier, comme indiqué dans un commentaire vous pouvez également utiliser polyval pour calculer r, sa syntaxe voudrais comme ceci:

    r = polyval(p, x);
    vous pouvez utiliser polyval pour vous aider à évaluer le polynôme
    J'ai le même problème de trouver le meilleur ajustement de la ligne. Êtes-vous sûr que la réponse est correcte? Je ne suis pas sûr, parce que je pense que si le meilleur ajustement de la ligne est correctement sélectionné, Le nombre de points au-dessus de la ligne doit être égal au nombre de points sous la ligne, Est-il juste? Je ne suis pas sûr, quelle est votre idée?
    quelle est votre idée à propos de mon commentaire ci-dessus?
    pas nécessairement, gardez à l'esprit que la régression linéaire simple est extrêmement sensible à la les valeurs aberrantes. Donc, si vous avez un voleur de point de données, il modifiera le meilleur ajustement de la ligne dans sa direction. Il y a d'autres types de régressions que l'introduction d'une certaine forme de régularisation pour être plus robuste et prévenir les le surajustement.

    OriginalL'auteur Mark Elliot

  2. 0

    Infs, NaNs, et imaginaryparts de nombres complexes sont ignorés dans les données.

    Ajustement de la courbe d'Outil fournit une interface graphique utilisateur interfacewhere vous pouvez interactive ajustement de courbes et de surfaces de données et viewplots. Vous pouvez:

    Créer, de l'intrigue et de comparer les ajustements multiples

    Linéaire ou non-linéaire de régression, l'interpolation,lissage local de régression, ou des équations personnalisées

    Vue de la qualité de l'ajustement statistique, affichage confidenceintervals et les résidus, supprimer les valeurs aberrantes et d'évaluer les ajustements avec validationdata

    De générer automatiquement du code pour le montage et plottingsurfaces, ou à l'exportation correspond à l'espace de travail pour une analyse plus approfondie

    OriginalL'auteur Milad Greeneyes