Cómo usar matlab para ajustar una función de distribución exponencial
Primero: encuentre una manera de leer los puntos de muestra x=(), y=() (los paréntesis se pueden usar en 7.0, pero se pueden cambiar en diferentes versiones)
Después de eso, puede consultar el siguiente método, que también se reproduce en el foro MATLAB de ilove.MATLAB, y el efecto es muy bueno
Reimpreso de: "En Matlab 6.5 o superior, hay un Botón "Inicio" en la esquina inferior izquierda. Al igual que el menú de inicio de Windows, haga clic en él. Hay un "Ajuste de curvas" en el directorio "Caja de herramientas". Haga clic en "Herramientas de ajuste de curvas" y aparecerá la interfaz de la herramienta de ajuste de datos. Básicamente, todos los análisis de ajuste y regresión de datos se pueden realizar aquí.
Aquí hay una breve introducción sobre cómo usarlo.
Primero, ingrese dos vectores en la línea de comando de Matlab, un vector. son los datos de la coordenada x que desea, el otro son los datos de la coordenada y que desea. Después de ingresar los dos vectores, puede llamarlos vector x e vector y respectivamente y verlos en el espacio de trabajo. Los vectores son iguales. Si no son iguales, no se pueden poner en la caja de herramientas.
Por ejemplo, ingrese los siguientes datos en la línea de comando:
x=(0). :0.02:0.98)';
p>y=sin(4*pi*x rand(size(x)));
Esta vez, la función entre x e y es aproximadamente sinusoidal con una frecuencia de 2, pero hay términos de error
Traza la curva para ver su distribución aproximada:
plot(x, y, '*', 'markerize. ', 2);
Abra la interfaz de herramientas **** de ajuste de curvas, haga clic en el botón "Datos..." en el extremo izquierdo y aparecerá el cuadro de diálogo de datos. Haga clic en "Datos". .." para abrir el cuadro de diálogo de datos. En el conjunto de datos. Seleccione el vector X en el cuadro de lista Establecer. Cierre el cuadro de diálogo de datos. En este momento, la ventana de la herramienta de ajuste de curvas mostrará el diagrama de dispersión de los datos. set.
Haga clic en el botón Ajustar... para mostrar el cuadro de diálogo de adaptación. El cuadro de diálogo de adaptación se divide en dos partes. La parte superior es el editor de adaptación y la parte inferior es la tabla de adaptación. la interfaz de la ventana es relativamente pequeña y la parte del editor de accesorios se cerrará. Simplemente baje la barra horizontal sobre la tabla de accesorios.
En el editor de accesorios, haga clic en el botón Nuevo ajuste. En este momento, se activará cada casilla de verificación debajo. En el cuadro del conjunto de datos, seleccione el conjunto de datos x-y que acaba de crear y luego, en el cuadro de tipo de ajuste, seleccione el tipo de ajuste. o tipo de regresión, cada tipo corresponde a ajuste o regresión:
Ecuaciones personalizadas Función definida por el usuario
Expot
Función exponencial electrónica exponencial
Función de Fourier y función trigonométrica
Función de distribución normal gaussiana, función gaussiana
Función de interpolación interpolante, función lineal, media móvil y otros tipos Ajuste
Polinomio polinomio
Función potencia potencia
Función racional racional (incierta, no se usa mucho)
Smooth Spline (interpolación suave o ajuste suave, no estoy seguro)
Suma de funciones sin Clase de función seno
Función Weibull Weibull (nunca utilizada)
Lo siento, nunca he estudiado estadística matemática, así que solo sé muchas cosas después de usarlas, y la traducción no es muy precisa. Sin embargo, hay un cuadro de lista debajo de la casilla de verificación del tipo de ajuste. Básicamente, todas las funciones de cada clase de función están escritas en fórmulas analíticas y se enumeran a continuación para su selección, por lo que es relativamente fácil encontrar la función correcta.
Seleccione el tipo apropiado en la casilla de verificación Tipo de ajuste y seleccione la forma apropiada de la función. Luego haga clic en el botón Aplicar y comienza el ajuste o la regresión. En este punto, aparecerá una curva de ajuste en la ventana de herramientas de ajuste de curvas. Este es el resultado que queremos.
En el ejemplo anterior, seleccione la primera forma de función en la suma de funciones sinusoidales, haga clic en el botón Aplicar y podrá ver la curva sinusoidal ajustada.
El cuadro de texto de resultado en el cuadro de diálogo de ajuste muestra los principales datos estadísticos de este ajuste, principalmente
el modelo general de sin1:
.. .. ...(forma funcional)
Coeficiente (intervalo de confianza de 95) (constante de ajuste dentro del intervalo de confianza de 95)
a1=...(..... .) (La el valor promedio está después del signo igual y el rango está entre paréntesis)
....
Bondad de ajuste: (estadística)
SSE :. ..(varianza)
R-cuadrado:...(coeficiente de determinación, no sé qué hace)
R-cuadrado ajustado:...(corregido coeficiente de determinación, no sé cómo corregirlo)
RMSE:...(desviación estándar)