exponenta event banner

предварительная вмятина

Интервалы прогнозирования для cfit или sfit объект

Описание

пример

ci = predint(fitresult,x) возвращает верхний и нижний 95% пределы прогнозирования для значений ответа, связанных с cfit объект fitresult при новых значениях предиктора, заданных вектором x. fitresult должен быть выводом из fit функция, содержащая необходимую информацию для ci. ci является n-by-2 массив, где n = length(x). Левый столбец ci содержит нижнюю границу для каждого коэффициента; правый столбец содержит верхнюю границу.

ci = predint(fitresult,x,level) возвращает границы прогнозирования с уровнем достоверности, указанным в level. level должно быть между 0 и 1. Значение по умолчанию level является 0.95.

ci = predint(fitresult,x,level,intopt,simopt) указывает тип вычисляемых границ.

Границы наблюдения шире, чем функциональные границы, потому что они измеряют неопределенность прогнозирования подогнанной кривой плюс случайное изменение в новом наблюдении. Несимметричные границы для отдельных элементов x; одновременные границы для всех элементов x.

[ci,y] = predint(...) возвращает значения ответа y предсказано fitresult на предикторах в x.

Примечание

predint невозможно вычислить интервалы прогнозирования для непараметрических методов регрессии, таких как Interpolant, Lowess, и Spline.

Примеры

свернуть все

Вычислите и запишите интервалы наблюдения и функционального прогнозирования для соответствия шумным данным.

Создание шумных данных с экспоненциальным трендом.

x = (0:0.2:5)';
y = 2*exp(-0.2*x) + 0.5*randn(size(x));

Поместите кривую в данные с использованием одной экспоненциальной точки.

fitresult = fit(x,y,'exp1');

Вычислите 95% интервалы наблюдения и функционального прогнозирования, как одновременные, так и несимметричные. Несимметричные границы для отдельных элементов x; одновременные границы для всех элементов x.

p11 = predint(fitresult,x,0.95,'observation','off');
p12 = predint(fitresult,x,0.95,'observation','on');
p21 = predint(fitresult,x,0.95,'functional','off');
p22 = predint(fitresult,x,0.95,'functional','on');

Постройте график интервалов данных, аппроксимации и прогнозирования. Границы наблюдения шире, чем функциональные границы, потому что они измеряют неопределенность прогнозирования подогнанной кривой плюс случайное изменение в новом наблюдении.

subplot(2,2,1)
plot(fitresult,x,y), hold on, plot(x,p11,'m--'), xlim([0 5]), ylim([-1 5])
title('Nonsimultaneous Observation Bounds','FontSize',9)
legend off
   
subplot(2,2,2)
plot(fitresult,x,y), hold on, plot(x,p12,'m--'), xlim([0 5]), ylim([-1 5])
title('Simultaneous Observation Bounds','FontSize',9)
legend off

subplot(2,2,3)
plot(fitresult,x,y), hold on, plot(x,p21,'m--'), xlim([0 5]), ylim([-1 5])
title('Nonsimultaneous Functional Bounds','FontSize',9)
legend off

subplot(2,2,4)
plot(fitresult,x,y), hold on, plot(x,p22,'m--'), xlim([0 5]), ylim([-1 5])
title('Simultaneous Functional Bounds','FontSize',9)
legend({'Data','Fitted curve', 'Prediction intervals'},...
       'FontSize',8,'Location','northeast')

Figure contains 4 axes. Axes 1 with title Nonsimultaneous Observation Bounds contains 4 objects of type line. These objects represent data, fitted curve. Axes 2 with title Simultaneous Observation Bounds contains 4 objects of type line. These objects represent data, fitted curve. Axes 3 with title Nonsimultaneous Functional Bounds contains 4 objects of type line. These objects represent data, fitted curve. Axes 4 with title Simultaneous Functional Bounds contains 4 objects of type line. These objects represent Data, Fitted curve, Prediction intervals.

Входные аргументы

свернуть все

Функция, для которой требуется найти интервалы прогнозирования, указанные как cfit или sfit объект.

fitresult должен быть выводом из fit функция, содержащая необходимую информацию для ci.

Предикторные значения, используемые для вычисления верхней и нижней границ прогнозирования fitresult, указан как вектор.

Доверительный уровень границ прогнозирования, заданный как положительный скаляр между 0 и 1.

Тип границ, указанный как:

  • 'observation' - Границы для нового наблюдения (по умолчанию)

  • 'functional' - Границы для подогнанной кривой

Тип границ, указанный как:

  • 'off' - Непериодические границы (по умолчанию)

  • 'on' - Одновременные границы

Выходные аргументы

свернуть все

Верхняя и нижняя границы прогнозирования, возвращаемые как массив размера n-по-2, где n = length(x).

Значения ответа, прогнозируемые fitresult на предикторах в x, возвращено как вектор.

Представлен в R2013a