4. 多项式曲线拟合的评价和置信区间函数:polyconf( )
调用格式: [Y,DELTA]=polyconf(p,x,s)
[Y,DELTA]=polyconf(p,x,s,alpha)
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: x=0:.1:1;
y=[.3 .5 1 1.4 1.6 1.9 .6 .4 .8 1.5 2]
n=3;
[p,s]=polyfit(x,y,n)
alpha=0.05;
[Y,DELTA]=polyconf(p,x,s,alpha)
结果:
p =
16.7832 -25.7459 10.9802 -0.0035
s =
R: [4x4 double]
df: 7
normr: 1.1406
Y =
Columns 1 through 9
-0.0035 0.8538 1.2970 1.4266 1.3434 1.1480 0.9413 0.8238 0.8963
Columns 10 through 11
1.2594 2.0140
5. 稳健回归函数:robust( )
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: b=robustfit(x,y)
[b,stats]=robustfit(x,y)
[b,stats]=robustfit(x,y,’wfun’,tune,’const’)
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 =
8.4452
-1.4784
brob =
10.2934
-2.0006
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. 向自定义函数拟合
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: [beta,r,J]=nlinfit(X,y,’fun’,betao)
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 y x y x y
8 0.49 16 0.43 28 0.41
8 0.49 18 0.46 28 0.40
10 0.48 18 0.45 30 0.40
10 0.47 20 0.42 30 0.40
10 0.48 20 0.42 30 0.38
10 0.47 20 0.43 32 0.41
12 0.46 20 0.41 32 0.40
12 0.46 22 0.41 34 0.40
12 0.45 22 0.40 36 0.41
12 0.43 24 0.42 36 0.36
14 0.45 24 0.40 38 0.40
14 0.43 24 0.40 38 0.40
14 0.43 26 0.41 40 0.36
16 0.44 26 0.40 42 0.39
16 0.43 26 0.41
首先定义非线性函数的m文件:fff6.m
function yy=model(beta0,x)
a=beta0(1);
b=beta0(2);
yy=a+(0.49-a)*exp(-b*(x-8));
程序:
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...
16.00 16.00 16.00 18.00 18.00 20.00 20.00 20.00 20.00 22.00 22.00 24.00...
24.00 24.00 26.00 26.00 26.00 28.00 28.00 30.00 30.00 30.00 32.00 32.00...
34.00 36.00 36.00 38.00 38.00 40.00 42.00]';
y=[0.49 0.49 0.48 0.47 0.48 0.47 0.46 0.46 0.45 0.43 0.45 0.43 0.43 0.44 0.43...
0.43 0.46 0.42 0.42 0.43 0.41 0.41 0.40 0.42 0.40 0.40 0.41 0.40 0.41 0.41...
0.40 0.40 0.40 0.38 0.41 0.40 0.40 0.41 0.38 0.40 0.40 0.39 0.39]';
beta0=[0.30 0.02];
betafit = nlinfit(x,y,'sta67_1m',beta0)
结果:betafit =
0.3896
0.1011
即:a=0.3896 ,b=0.1011 拟合函数为:
欢迎光临 龙听期货论坛 (http://www.qhlt.cn/) | Powered by Discuz! 7.2 |