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Régression médiane-médiane
medfit(vx, vy) : renvoie un vecteur contenant les coefficients a et b pour une ligne de la forme a + b·x qui approche au mieux les données des vecteurs vx et vy avec une régression médiane-médiane.
L'algorithme médiane-médiane divise les jeux de données en 3 ensembles plus petit de taille équivalente. Chaque ensemble est alors représenté par un seul point déterminé par les médianes des données x et y de l'ensemble. Une ligne est ensuite ajustée pour ces 3 points. L'intercept est choisi pour que la ligne passe par le point qui est la moyenne des médianes parmi les trois groupes :
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Si les données contiennent des valeurs extrêmes, l'ajustement des moindres carrés peut être rejeté en tentant de minimiser la distance à la valeur extrême. La ligne medfit est beaucoup moins sensible aux valeurs extrêmes, tout comme la médiane est une mesure du centre moins sensible aux valeurs extrêmes que la moyenne.
Arguments
vx est un vecteur de nombres réels représentant les valeurs de x.
vy est un vecteur de nombres réels représentant les valeurs de y. vy doit avoir la même longueur que vx.
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