예제: X-Y 데이터의 평활화
ksmooth, medsmooth 및 supsmooth 함수를 사용하여 x-y 데이터를 평활합니다. movavg 함수를 사용하여 특정 너비 창으로 이동 평균을 구해 데이터를 평활합니다.
1. 첫째 열에 x 값을 포함하고 둘째 열에 y 값을 포함하는 행렬을 정의합니다.
2. 열 0을 오름차순으로 정렬합니다.
ksmooth
ksmooth는 대역폭이 b인 가우시안 커널을 사용하여 vy의 부분 가중 평균으로 이루어진 벡터를 구합니다. 대역폭은 평활 창을 제어하는 역할을 합니다.
일반적으로 대역폭 b는 원하는 평활 정도에 따라 X축에 있는 데이터 점 사이 간격의 몇 배에 달하는 크기로 설정됩니다. 대역폭이 클수록 더 매끄러운 곡선을 얻을 수 있습니다.
1. b를 X의 최소값과 최대값 사이에 있는 값으로 설정합니다.
2. ksmooth 함수를 계산합니다.
3. ksmooth 함수를 도표화합니다.
대역폭을 선택할 때는 신중할 필요가 있습니다. 대역폭을 너무 크게 설정하면 전체 데이터 집합에 대한 평균이 사용되므로 세부 정보가 유실되고, 너무 작게 설정하면 평활 데이터에 인위적 세부 정보가 생성될 수 있습니다. 위의 b를 0.01에서 2 사이의 값으로 바꾼 다음 그 결과가 어떻게 달라지는지 확인해 보십시오.
medsmooth
medsmooth는 vy의 각 값을 해당 값이 중심이 되는 n개 점의 중앙값으로 바꾼 결과인 평활 벡터를 구합니다.
평활 창 인수인 n은 홀수인 정수여야 합니다.
1. n을 홀수인 정수로 정의합니다.
2. medsmooth 함수를 계산합니다.
3. medsmooth 함수를 도표화합니다.
supsmooth
supsmooth에는 인수가 추가로 필요하지 않습니다.
1. supsmooth 함수를 계산합니다.
데이터 집합을 평활한 세 가지 결과를 원래 데이터와 비교합니다.
movavg
1. 창 너비를 설정합니다.
창이 넓을수록 더 매끄러운 곡선을 얻을 수 있습니다. 데이터 점의 수가 100개로 계산되었습니다.
2. movavg 함수를 계산합니다.
3. movavg 함수를 도표화합니다.
원하는 평활 데이터를 생성하려 할 때 원래 데이터가 어떻게 변하는가에 따라 위의 평활 함수 중 더 잘 맞는 평활 함수가 서로 다를 수 있습니다.