Régression exponentielle
• expfit(vx, vy, [vg]) : renvoie un vecteur contenant trois coefficients pour une courbe exponentielle de la forme A · exp(b·x) + C, qui offre la meilleure approximation des données dans vx et vy.
La fonction expfit utilise la méthode de minimisation de Levenberg-Marquardt. Pour un ajustement exponentiel différent de la forme ci-dessus, utilisez genfit.
Arguments
• vx, vy sont des vecteurs de valeurs de données réelles de même longueur, correspondant aux valeurs x et y figurant dans le jeu de données. Les valeurs x doivent être ≥ 0. Il doit y avoir au moins trois points de données.
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Pour procéder à un ajustement exponentiel sur des données avec des valeurs x négatives, vous devez déplacer vos données sur l'axe positif. Les ajustements exponentiels sur des données comportant des valeurs négatives x peuvent produire une fonction d'ajustement à valeurs imaginaires.
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• vg (facultatif) est un vecteur de trois éléments contenant les valeurs initiales des paramètres A, b et C de l'équation exponentielle. Si cet argument n'est pas utilisé, expfit génère une estimation en ajustant une courbe aux logarithmes de vy.