Объект Plot cfit
или sfit
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(...)
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.
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
.