中值-中值回归
• medfit(vx, vy) - 返回一个含有直线系数 a 和 b 的矢量，该直线具有 a + b·x 形式，是使用中值-中值回归对矢量 vx 和vy 中数据的最佳逼近。
中值-中值算法将数据集分成 3 个大小近似相等的较小组。然后用集合中由 x 和 y 数据的中值所决定的单个点来表示每个集合。然后将线拟合到这 3 个点。选取截距，使该线经过此三个组的中值的平均值点：
如果数据包含离群值，则尝试将距离群值的距离缩减为最小时，可能脱离最小二乘法拟合。medfit 线对于离群值的灵敏程度低得多，就好比中值作为中心性的测量时，其对于离群值的敏感程度要比均值低。
自变量
• vx 为代表 x 值的实数矢量。
• vy 为代表 y 值的实数矢量。vy 的长度必须与 vx 相同。