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内容
语法
p = polyfitw (x, y, n) p = polyfitw (x, y, n, w) [p, S,μ]= polyfitw (…)
描述
p = polyfitw (x, y, n)计算未加权的多项式拟合的xvsyn阶,就像标准的Matlabpolyfit函数。
p = polyfitw (x, y, n, w)指定要适用于每个权重y价值。正式的测量误差估计的呃,试着用权重w = 1 /犯错。^ 2。
[p, S,μ]= polyfitw (…)返回年代结构和定心/缩放值μ用于polyval。别忘了,如果你返回多个输出(意义(p, S,μ)而不是仅仅p)的值p根据中的值将被推广μ。
例如:第一顺序:
这里有一些分散的数据与一个已知的-12年,和一些错误与每个测量相关规定:
1.5 - 2.1 x = [1 3 4 6 8 6.6 7.3 7.5 8.6 9.5 9];呃= [1 2 1 3 6 1 3 7 4 15 30 25 1];y = x + 654 - 12 *犯错;从错误%重量:w = 1. /犯错。^ 2;图散射(x, y, 50 w,“填充”)举行在轴紧cb = colorbar;ylabel (cb、“重量”)cmoceanamp
下面是如何使用标准的Matlab函数polyfit找到未加权的斜率
p = polyfit (x, y, 1)
p = -10.35 - 650.99
这告诉我们未加权的斜率为-10.35,虽然我们对-12年的斜坡。所不同的是由于测量误差。值得注意的是,您可以使用CDT趋势函数来得到相同的答案:
趋势(y, x)
ans = -10.35
-10.35斜率值之间的不匹配和-12年实施的斜率是由于测量误差。幸运的是,我们知道多少重量给每个测量,我们可以相应的重量polyfitw:
pw = polyfitw (x, y, 1 w)
pw = -11.90 - 654.34
现在-11.9不是我们实施的-12坡,但这是更比的估计未加权的趋势。的区别:
ξ= 1:10;持有在情节(xi, polyval (p, xi))情节(xi, polyval (pwξ))传说(的数据点,“减重”,“加权”)
作者信息
这个函数的一部分气候数据为Matlab工具箱。的功能和支持文档是乍得a·格林写的金宝app美国宇航局喷气推进实验室。