Постройте cfit или sfit объект
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 sfit возразите 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 выражение, описывающее логический вектор, например, x > 10, вектор целых чисел, индексирующих точки, 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 любой из следующих векторов символов
'Surface' Постройте подходящий объект как поверхность (значение по умолчанию)
'PredFunc' Поверхность с прогнозом ограничивает для функции
'PredObs' Поверхность с прогнозом ограничивает для нового наблюдения
'Residuals' Постройте остаточные значения (подгонкой является плоский Z=0),
'Contour' Сделайте контурный график поверхности
H = plot(sfit, ..., 'Level', Level) устанавливает доверительный уровень использоваться в графике. Level положительное значение меньше чем 1 и имеет значение по умолчанию 0,95 (для 95%-й уверенности). Эта опция только применяется к 'PredFunc' и 'PredObs' стили графика.
H = plot(sfit, ..., 'XLim', XLIM) и H
= plot(sfit, ..., 'YLim', YLIM) устанавливает пределы осей, используемых в графике. 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 cfit возразите по области текущей системы координат, если таковые имеются. Если нет никакой текущей системы координат и fun выход от fit функция, 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 DataLineSpec вектор символа форматирования. DataLineSpec векторы символов принимают те же значения как LineSpec векторы символов используются MATLAB®
plot функция.
plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec) графики fun с помощью цвета символ маркера и стиль линии заданы FitLineSpec вектор символа форматирования и графики x и y с помощью цвета символ маркера и стиль линии заданы DataLineSpec вектор символа форматирования. FitLineSpec и DataLineSpec векторы символов принимают те же значения как LineSpec векторы символов, используемые plot MATLAB функция.
plot(cfit,x,y,outliers) отображает на графике данные, обозначенные outliers в различном цвете. outliers может быть выражение, описывающее логический вектор, например, x > 10, вектор целых чисел, индексирующих точки, 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 символ маркера и стиль линии заданы OutlierLineSpec. OutlierLineSpec векторы символов принимают те же значения как LineSpec векторы символов, используемые plot MATLAB функция.
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' — Остаточные значения
'stresiduals' — Стандартизированные остаточные значения (остаточные значения, разделенные на их стандартное отклонение).
'deriv1' — Первая производная сглаженной функции
'deriv2' — Вторая производная сглаженной функции
'integral' — Интеграл подгонки
plot(...,ptype,level) интервалы прогноза графиков с доверительным уровнем, заданным level. level должен быть между 0 и 1. Значение по умолчанию level 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 зашумленным 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 остаточные значения 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.