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Regresión exponencial
expfit(vx, vy, [vg]): permite devolver un vector que contiene tres coeficientes de una curva exponencial de la forma A · exp(b·x) + C y que es la mejor aproximación a los datos en vx y vy.
La función expfit utiliza el método de Levenberg-Marquardt para la minimización. Si el ajuste exponencial difiere de la forma anterior, utilice genfit.
Argumentos
vx, vy son vectores de valores de datos reales con la misma longitud que corresponden a los valores x y y en el conjunto de datos. Los valores x deben ser ≥ 0. Debe haber al menos tres puntos de datos.
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Para realizar un ajuste exponencial de los datos con valores x negativos, deberá desplazar los datos al eje positivo. Los ajustes exponenciales de los datos x de valores negativos pueden dar lugar a una función de ajuste de valores imaginarios.
vg (opcional) es un vector de tres elementos de valores de prueba reales para los parámetros A, b y C en la ecuación exponencial. Si no se utiliza este argumento, expfit generará una aproximación a partir de una línea ajustada a los logaritmos de vy.
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