고정 매개 변수가있는 Matlab의 일부 문제로 인해 std에서 전환해야했습니다. fit에 대한 명령은 lsqcurvefit입니다.Matlab에서 lsqcurvefit으로 95 % 신뢰 구간을 어떻게 계산합니까?
보통 fit 명령의 경우 출력 매개 변수 중 하나는 gof이며 각 매개 변수의 +/-와 r^2 값을 계산할 수 있습니다.
lsqcurvefit에서도 가능합니다. 하지만 출력 매개 변수 중 하나로 받아들이지는 않습니다.
다른 말로하면 내 질문을 넣으십시오. lsqcurvefit에서 부피 매개 변수의 +/-를 어떻게 계산합니까? 누군가 나를 도와 줄 수 있습니까?
감사합니다, Niko
넵. lsqcurvefit의 모든 출력 매개 변수를 얻고과 같이 nlparci에서 사용 :
[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] =...
lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata);
conf = nlparci(x,residual,'jacobian',jacobian)
지금 conf이 N에 맞게 매개 변수에 대한 N x 2 매트릭스가 포함되어 있습니다. conf의 각 행은 해당 매개 변수에 대해 95 % 신뢰 구간의 상위 및 하위를 제공합니다.
문서에 따르면'parci'는'nlinfit'의 출력과 함께 사용되기로되어 있습니다. 'lsqcurvefit'의 결과물로 어떻게 사용할 수 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 사실,'lsqcurvefit'의 문서는 CI에 대해서'nlinfit'을 사용해야한다고 명시 적으로 명시하고 있습니다. –
'nlparci'는 계수 예측, 잔차 및 자 코비안을 인수로 사용합니다. 'lsqcurvefit'에서'nlinfit'을 통해 얻을 수 있습니다. –
대단히 고마워, 그게 내가 찾고 있던 바로 그거야! – Niko
"각 매개 변수의 +/-"는 정확히 무엇을 의미합니까? +/- 1 표준 오류? 두 메소드간에 정확히 동일한 통계가 필요합니까 (두 함수가 매우 다른 피팅 접근법을 사용할 수 있습니다). – horchler
'gof' 출력의 어느 부분을 사용 했습니까? 그리고 그것을 사용하여 오류를 어떻게 계산 했습니까? –
그는 아마도'predint' 함수의 출력을 참조 할 것입니다. – Jommy