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Regressione mediana-mediana
medfit(vx, vy) - Restituisce un vettore contenente i coefficienti a e b per una linea di tipo a + b·x che costituisce la migliore approssimazione ai dati nei vettori vx e vy utilizzando la regressione mediana-mediana.
L'algoritmo mediana-mediana divide gli insiemi di dati in 3 insiemi più piccoli di dimensioni quasi uguali. Ogni insieme viene rappresentato da un singolo punto determinato dalle mediane dei valori x e y nell'insieme di dati. Una linea viene quindi adattata a questi 3 punti. L'intercetta viene scelto in modo tale che la linea passi attraverso il punto corrispondente alla media delle mediane tra i tre gruppi.
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Se i dati contengono outlier, è possibile che venga prodotto casualmente il fit ai minimi quadrati durante il tentativo di ridurre al minimo la distanza con l'outlier. La linea medfit è molto meno sensibile agli outlier, così come la mediana è una misura di centralità meno sensibile agli outlier rispetto alla media.
Argomenti
vx è un vettore di numeri reali che rappresenta i valori x.
vy è un vettore di numeri reali che rappresenta i valori y. vy deve avere la stessa lunghezza di vx.