statset

Создайте структуру опций статистики

Синтаксис

statset
statset(statfun)
options = statset(...)
options = statset(fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)
options = statset(oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)
options = statset(oldopts,newopts)

Описание

statset без входных параметров и никаких выходных аргументов отображает все поля структуры опций статистики и их возможных значений.

statset(statfun) поля отображений и значения по умолчанию, используемые Statistics and Machine Learning Toolbox™, функционируют statfun. Задайте statfun с помощью вектора символов, строкового скаляра или указателя на функцию.

options = statset(...) создает структуру опций статистики options. Без входных параметров все поля структуры опций являются пустым массивом ([]). С заданным statfun, функционально-специализированные поля являются значениями по умолчанию, и остающимися полями является []. Функционально-специализированный полевой набор к [] укажите, что функция должна использовать свое значение по умолчанию в том параметре. Для доступного options, смотрите Входные параметры.

options = statset(fieldname1,val1,fieldname2,val2,...) создает структуру опций, в которой именованные поля имеют заданные значения. Любыми незаданными значениями является []. Используйте векторы символов или строковые скаляры для имен полей. Для именованных значений необходимо ввести полный вектор символов или строковый скаляр для значения. Если вы обеспечиваете вектор недопустимого символа или строковый скаляр для значения, statset использует значение по умолчанию.

options = statset(oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,...) создает копию oldopts именованными параметрами, измененными на заданные значения.

options = statset(oldopts,newopts) комбинирует существующую структуру опций, oldopts, с новой структурой опций, newopts. Любые параметры в newopts с непустыми значениями перезаписывают соответствующие параметры в oldopts.

Входные параметры

DerivStep

Относительная разница используется в вычислениях производной конечной разности. Положительная скалярная величина или вектор положительных скалярных величин тот же размер как вектор параметров, оцененных функцией Statistics and Machine Learning Toolbox использование структуры опций.

Display

Объем информации отображен алгоритмом.

  • 'off' — Отображения никакая информация.

  • 'final' — Отображает окончательный вывод.

  • 'iter' — Отображает итеративный вывод к командному окну для некоторых функций; в противном случае отображает окончательный вывод.

FunValCheck

Проверяйте на недопустимые значения, такие как NaN или Inf, от целевой функции.

  • 'off'

  • 'on'

GradObj

Флаги, возвращает ли целевая функция вектор градиента как второй выход.

  • 'off'

  • 'on'

Jacobian

Флаги, возвращает ли целевая функция якобиан как второй выход.

  • 'off'

  • 'on'

MaxFunEvals

Максимальное количество оценок целевой функции позволено. Положительное целое число.

MaxIter

Максимальное количество итераций позволено. Положительное целое число.

OutputFcn

Решатель вызывает все выходные функции после каждой итерации.

  • Указатель на функцию задал использование

  • массив ячеек с указателями на функцию

  • пустой массив (значение по умолчанию)

Robust

Вызовите устойчивую подходящую опцию.

  • 'off'

  • 'on'

Robust будет удален в будущем релизе программного обеспечения. Используйте RobustWgtFun для устойчивого подбора кривой.

RobustWgtFun

Функция веса для устойчивого подбора кривой. Может также быть указатель на функцию, который принимает нормированную невязку, как введено и возвращает устойчивые веса, как выведено. Если вы используете указатель на функцию, даете Tune постоянный. См. Устойчивые Опции.

Streams

Один экземпляр RandStream класс или массив ячеек RandStream экземпляры. Потоковая опция, как принимают некоторые функции, управляет что поток (потоки) использовать в генерации случайных чисел в функции. Если 'UseSubstreams' true, Потоковое значение должно быть скаляром или должно быть пустым. Если 'UseParallel' true и 'UseSubstreams' false, затем аргумент Streams должен или быть пустым, или его длина должен совпадать с количеством процессоров, используемых в расчете: равняйтесь размеру parpool, если parpool открыт, скаляр в противном случае.

TolBnd

Параметр связал допуск. Положительная скалярная величина.

TolFun

Допуск завершения к значению целевой функции. Положительная скалярная величина.

TolTypeFun

Используйте TolFun для абсолютных или относительных допусков целевой функции.

  • 'abs'

  • 'rel'

TolTypeX

Используйте TolX для абсолютных или относительных допусков по параметру.

  • 'abs'

  • 'rel'

TolX

Допуск завершения к параметрам. Положительная скалярная величина.

Tune

Настройка постоянного используемый в устойчивом подборе кривой, чтобы нормировать остаточные значения прежде, чем применить функцию веса. Значение по умолчанию зависит от функции веса. Этот параметр необходим, если вы задаете функцию веса как указатель на функцию. Положительная скалярная величина. См. Устойчивые Опции.

UseParallel

Отметьте указание, должны ли имеющие право функции использовать возможности Parallel Computing Toolbox™ (PCT), если возможности доступны. Таким образом, если PCT установлен, и parpool PCT в действительности. Допустимыми значениями является false (значение по умолчанию), для последовательного расчета и true, для параллельного расчета.

UseSubstreams

Отметьте указание, должен ли генератор случайных чисел в имеющих право функциях использовать Substream свойство RandStream класс. false (значение по умолчанию) или true. Когда true, итерации высокого уровня в функции установят Substream свойство к значению итерации. Это поведение помогает сгенерировать восстанавливаемые потоки случайных чисел в расчете параллельного и/или последовательного режима.

WgtFun

Функция веса для устойчивого подбора кривой. Допустимый только, когда Robust 'on'. Может также быть указатель на функцию, который принимает нормированную невязку, как введено и возвращает устойчивые веса, как выведено. См. Устойчивые Опции.

WgtFun будет удален в будущем релизе программного обеспечения. Используйте RobustWgtFun вместо этого.

Примеры

Предположим, что вы хотите изменить значения параметров по умолчанию для функционального evfit, который соответствует распределению экстремума к данным. Значения параметров значений по умолчанию:

statset('evfit')
ans = 
          Display: 'off'
      MaxFunEvals: []
          MaxIter: []
           TolBnd: []
           TolFun: []
       TolTypeFun: []
             TolX: 1.0000e-06
         TolTypeX: []
          GradObj: []
         Jacobian: []
        DerivStep: []
      FunValCheck: []
           Robust: []
     RobustWgtFun: []
           WgtFun: []
             Tune: []
      UseParallel: []
    UseSubstreams: []
          Streams: []
        OutputFcn: []

Единственные параметры, что evfit использованием является Display и TolX. Создать структуру опций со значением TolX установите на 1e-8, Введите:

options = statset('TolX',1e-8)
% Pass options to evfit:
mu = 1;
sigma = 1;
data = evrnd(mu,sigma,1,100);

paramhat = evfit(data,[],[],[],options)

Больше о

свернуть все

Устойчивые опции

Функция весаУравнениеЗначение по умолчанию, настраивающееся постоянный
'andrews'w = (abs(r)<pi) .* sin(r) ./ r1.339
'bisquare' (значение по умолчанию)w = (abs(r)<1) .* (1 - r.^2).^24.685
'cauchy'w = 1 ./ (1 + r.^2)2.385
'fair'w = 1 ./ (1 + abs(r))1.400
'huber'w = 1 ./ max(1, abs(r))1.345
'logistic'w = tanh(r) ./ r1.205
'talwar'w = 1 * (abs(r)<1)2.795
'welsch'w = exp(-(r.^2))2.985
[]Никакой устойчивый подбор кривой

Смотрите также

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте