график

Объект Plot cfit или sfit

Синтаксис

plot(sfit)
plot(sfit, [x, y], z)
plot(sfit, [x, y], z, 'Exclude', outliers)
H = plot(sfit, ..., 'Style', Style)
H = plot(sfit, ..., 'Level', Level)
H = plot(sfit, ..., 'XLim', XLIM)
H = plot(sfit, ..., 'YLim', YLIM)
H = plot(sfit, ...)
H = plot(sfit, ..., 'Parent', HAXES )
plot(cfit)
plot(cfit,x,y)
plot(cfit,x,y,DataLineSpec)
plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)
plot(cfit,x,y,outliers)
plot(cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)
plot(...,ptype,...)
plot(...,ptype,level)
h = plot(...)

Описание

Для поверхностей:

  • plot(sfit) строит объект sfit в области значений текущей системы координат, если таковые имеются, или в противном случае в области значений, сохраненной в подгонке.

  • plot(sfit, [x, y], z) графики z по сравнению с X и Y и графиками sfit в области значений X и Y.

  • plot(sfit, [x, y], z, 'Exclude', outliers) отображает исключенные данные на графике в различном цвете. outliers может быть выражением, описывающим логический вектор, например, x > 10, вектор целых чисел, индексирующих точки, которые вы хотите исключить, например, [1 10 25] или логический массив, где true представляет выброс. Можно создать массив с excludedata.

  • H = plot(sfit, ..., 'Style', Style) выбирает который способ построить поверхностный подходящий объект sfit.

    Style может быть любым из следующих векторов символов

    • График 'Surface' подходящий объект как поверхность (значение по умолчанию)

    • Поверхность 'PredFunc' с прогнозом ограничивает для функции

    • Поверхность 'PredObs' с прогнозом ограничивает для нового наблюдения

    • 'Residuals' Строит невязки (подгонкой является плоский Z=0),

    • 'Contour' Делает контурный график поверхности

  • H = plot(sfit, ..., 'Level', Level) устанавливает доверительный уровень использоваться в графике. Level является положительным значением меньше чем 1 и имеет значение по умолчанию 0,95 (для 95%-й уверенности). Эта опция только применяется к 'PredFunc' и стилям графика 'PredObs'.

  • H = plot(sfit, ..., 'XLim', XLIM) и H = plot(sfit, ..., 'YLim', YLIM) устанавливает пределы осей, используемых для графика. По умолчанию пределы осей взяты из данных, XY. Если никакие данные не даны, то пределы взяты из поверхностного подходящего объекта, sfit.

  • H = plot(sfit, ...) возвращает вектор указателей нанесенных на график объектов.

  • H = plot(sfit, ..., 'Parent', HAXES ) строит подходящий объект sfit в осях с указателем HAXES, а не текущая система координат. Область значений взята из этих осей, а не из подгонки или данных.

Для кривых:

  • plot(cfit) строит объект cfit по области текущей системы координат, если таковые имеются. Если нет никакой текущей системы координат, и fun является вывод от функции fit, график по области подходящих данных.

  • plot(cfit,x,y) графики cfit вместе с данными о предикторе x и данные об ответе y.

  • plot(cfit,x,y,DataLineSpec) строит предиктор и данные об ответе с помощью цвета, символа маркера и стиля линии, заданного вектором символа форматирования DataLineSpec. векторы символов DataLineSpec принимают те же значения как векторы символов LineSpec, используемые функцией MATLAB® plot.

  • plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec) графики fun с помощью цвета, символа маркера и стиля линии, заданного вектором символа форматирования FitLineSpec и графиками x и y с помощью цвета, символа маркера и стиля линии, заданы вектором символа форматирования DataLineSpec. FitLineSpec и векторы символов DataLineSpec принимают те же значения как векторы символов LineSpec, используемые функцией plot MATLAB.

  • plot(cfit,x,y,outliers) отображает на графике данные, обозначенные outliers в различном цвете. outliers может быть выражением, описывающим логический вектор, например, x > 10, вектор целых чисел, индексирующих точки, которые вы хотите исключить, например, [1 10 25] или логический массив, где true представляет выброс. Можно создать массив с excludedata.

  • plot(cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec) графики outliers с помощью цвета, символа маркера и стиля линии заданы OutlierLineSpec. векторы символов OutlierLineSpec принимают те же значения как векторы символов LineSpec, используемые функцией plot MATLAB.

    plot(...,ptype,...) использует тип графика, заданный ptype. Поддерживаемые типы графика:

    • 'fit' — Данные и подгонка (значение по умолчанию)

    • 'predfunc' — Данные и подгонка с прогнозом ограничивают для подгонки

    • 'predobs' — Данные и подгонка с прогнозом ограничивают для новых наблюдений

    • 'residuals' — Невязки

    • 'stresiduals' — Стандартизированные невязки (невязки, разделенные на их стандартное отклонение).

    • 'deriv1' — Первая производная сглаженной функции

    • 'deriv2' — Вторая производная сглаженной функции

    • интеграл Интеграл подгонки

  • plot(...,ptype,level) интервалы прогноза графиков с доверительным уровнем, заданным level. level должен быть между 0 и 1. Значением по умолчанию level является 0.95.

И для кривых и для поверхностей:

  • Типы графика могут быть одним или несколько с несколькими типами графика, заданными как массив ячеек из символьных векторов. С одним типом графика plot чертит к текущей системе координат и может использоваться с командами как hold и subplot. С несколькими типами графика plot создает подграфики для каждого типа графика.

  • h = plot(...) возвращает вектор указателей на нанесенные на график объекты.

Примеры

Создайте базовый синусоидальный сигнал:

xdata = (0:0.1:2*pi)'; 
y0 = sin(xdata);

Добавьте шум в сигнал с непостоянным отклонением:

% Response-dependent Gaussian noise
gnoise = y0.*randn(size(y0));

% Salt-and-pepper noise
spnoise = zeros(size(y0)); 
p = randperm(length(y0));
sppoints = p(1:round(length(p)/5));
spnoise(sppoints) = 5*sign(y0(sppoints));

ydata = y0 + gnoise + spnoise;

Соответствуйте шумным данным базовой синусоидальной моделью:

f = fittype('a*sin(b*x)'); 
fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);

Идентифицируйте “выбросы” как точки на расстоянии, больше, чем 1,5 стандартных отклонения от базовой модели, и переоборудуйте данные исключенными выбросами:

fdata = feval(fit1,xdata); 
I = abs(fdata - ydata) > 1.5*std(ydata); 
outliers = excludedata(xdata,ydata,'indices',I);

fit2 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],...
           'Exclude',outliers);

Сравните эффект исключения выбросов с эффектом предоставления их понижают bisquare вес в устойчивой подгонке:

fit3 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on');

Отобразите на графике данные, выбросы и результаты подгонок:

plot(fit1,'r-',xdata,ydata,'k.',outliers,'m*') 
hold on
plot(fit2,'c--')
plot(fit3,'b:')
xlim([0 2*pi])

Постройте невязки для двух подгонок, рассмотрев выбросы:

figure 
plot(fit2,xdata,ydata,'co','residuals') 
hold on
plot(fit3,xdata,ydata,'bx','residuals')

Загрузите данные и соответствуйте Гауссову, исключая некоторые данные с выражением, затем постройте подгонку, данные и исключенные точки.

[x, y] = titanium;
f1 = fit(x',y','gauss2', 'Exclude', x<800);
plot(f1,x,y,x<800)

Для большего количества примеров, исключая данные и строящие подгонки, смотрите fit.

Смотрите также

Приложения

Функции

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте