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Regressione logistica
lgsfit(vx, vy, vg) - Restituisce un vettore contenente i coefficienti per una curva logistica di tipo a / (1 + b · exp(−c·x)) che costituisce la migliore approssimazione ai dati in vx e vy utilizzando valori ipotizzati in vg.
La funzione lgsfit utilizza il metodo di Levenberg-Marquardt per la minimizzazione.
Argomenti
vx, vy sono vettori di valori di dati reali della stessa lunghezza, corrispondenti ai valori x e y nell'insieme di dati. Devono essere presenti almeno tre punti dati.
vg è un vettore di tre elementi di valori ipotizzati reali per i parametri a, b e c nell'equazione logistica.