Создайте структуру опций статистики
statset
statset(statfun)
options = statset(...)
options = statset(fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)
options = statset(oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)
options = statset(oldopts,newopts)
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( создает структуру опций, в которой именованные поля имеют заданные значения. Любыми незаданными значениями является fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)[]. 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, создает копию fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)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.
|
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. |
|
Объем информации отображен алгоритмом.
|
|
Проверяйте на недопустимые значения, такие как
|
|
Флаги, возвращает ли целевая функция вектор градиента как второй выход.
|
|
Флаги, возвращает ли целевая функция якобиан как второй выход.
|
|
Максимальное количество оценок целевой функции позволено. Положительное целое число. |
|
Максимальное количество итераций позволено. Положительное целое число. |
|
Решатель вызывает все выходные функции после каждой итерации.
|
|
Вызовите устойчивую подходящую опцию.
|
|
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 |
|
Один экземпляр |
|
Параметр связал допуск. Положительная скалярная величина. |
|
Допуск завершения к значению целевой функции. Положительная скалярная величина. |
|
Используйте
|
|
Используйте
|
|
Допуск завершения к параметрам. Положительная скалярная величина. |
|
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. |
|
Отметьте указание, должны ли имеющие право функции использовать возможности Parallel Computing Toolbox™ (PCT), если возможности доступны. Таким образом, если PCT установлен, и |
|
Отметьте указание, должен ли генератор случайных чисел в имеющих право функциях использовать |
|
Функция веса для устойчивого подбора кривой. Допустимый только, когда
|
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)