中央値回帰

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中央値回帰

• medfit(vx, vy) - 中央値回帰を使用してベクトル vx と vy のデータに最もよく近似する直線 a + b·x の係数 a と b を含むベクトルを返します。

中央値アルゴリズムでは、データセットがほぼ同じ大きさの 3 つの小さいセットに分割されます。次に、各セットがセット内の x と y のデータの中央値によって決まる 1 つの点で表されます。この 3 つの点に適合する直線が求められます。この 3 つのグループの中央値の平均である点を直線が通るような切片が選択されます。

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データに外れ値が含まれている場合、外れ値との距離をできるだけ縮めるために最小二乗適合の直線が本来あるべき場所からそれることがあります。中央値は平均値よりも外れ値の影響によってデータセットの中心から外れにくいので、medfit 関数によって求めた直線は外れ値の影響を受けにくくなります。

引数

• vx は x の値を表す実数のベクトルです。

• vy は y の値を表す実数のベクトルです。vy は vx と同じ長さでなければなりません。