predint

Интервалы предсказания для cfit или sfit объект

Описание

пример

ci = predint(fitresult,x) возвращает верхние и более низкие 95% границ предсказания для значений отклика, сопоставленных с cfit объект fitresult в новых значениях предиктора, заданных векторным x. fitresult должен быть выход от fit функция, чтобы содержать необходимую информацию для ci. ci n- 2 массива, 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 предсказания с доверительным уровнем, заданным level. level должен быть между 0 и 1. Значение по умолчанию level 0.95.

ci = predint(fitresult,x,level,intopt,simopt) задает тип границ, чтобы вычислить.

Границы наблюдения более широки, чем функциональные границы, потому что они измеряют неопределенность в предсказании кривой по экспериментальным точкам плюс случайное изменение нового наблюдения. Неодновременные границы для отдельных элементов x; одновременные границы для всех элементов x.

[ci,y] = predint(...) возвращает значения отклика y предсказанный fitresult в предикторах в x.

Примечание

predint не может вычислить интервалы предсказания для непараметрических методов регрессии, таких как Interpolant, Lowess, и Spline.

Примеры

свернуть все

Вычислите и постройте наблюдение и функциональные интервалы предсказания для подгонки к зашумленным данным.

Сгенерируйте зашумленные данные с экспоненциальным трендом.

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

Соответствуйте кривой к данным с помощью экспоненциала одно термина.

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

Вычислите 95%-е наблюдение и функциональные интервалы предсказания, и одновременные и неодновременные. Неодновременные 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');

Отобразите на графике данные, подгонку и интервалы предсказания. Границы наблюдения более широки, чем функциональные границы, потому что они измеряют неопределенность в предсказании кривой по экспериментальным точкам плюс случайное изменение нового наблюдения.

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

Входные параметры

свернуть все

Функцию которого вы хотите найти интервалы предсказания в виде cfit или sfit объект.

fitresult должен быть выход от fit функция, чтобы содержать необходимую информацию для ci.

Значения предиктора использовались для расчета верхних и более низких границ предсказания fitresultВ виде вектора.

Доверительный уровень предсказания ограничивает в виде положительной скалярной величины между 0 и 1.

Тип границ в виде также:

  • 'observation' — Границы для нового наблюдения (значение по умолчанию)

  • 'functional' — Границы для кривой по экспериментальным точкам

Тип границ в виде также:

  • 'off' — Неодновременные границы (значение по умолчанию)

  • 'on' — Одновременные границы

Выходные аргументы

свернуть все

Верхние и более низкие границы предсказания, возвращенные как массив размера n- 2, где n = length(x).

Значения отклика предсказаны fitresult в предикторах в x, возвращенный как вектор.

Смотрите также

| |

Введенный в R2013a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте