지수 회귀
• expfit(vx, vy, [vg]) - vx 및 vy의 데이터에 대한 최적의 근사치를 구하는 A · exp(b·x) + C 형식의 지수 곡선과 관련된 계수 세 개가 들어 있는 벡터를 구합니다.
expfit 함수는 레벤버그-마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 최소화 방법을 사용합니다. 위의 형식과 다른 지수 적합에는 genfit을 사용합니다.
인수
• vx, vy는 데이터 집합의 x와 y 값에 해당하며 길이가 같은 실수 데이터 값으로 이루어진 벡터입니다. x 값은 0 이상이어야 합니다. 데이터 점이 세 개 이상 있어야 합니다.
 |
음의 x 값이 있는 데이터에 대해 지수 적합을 수행하려면 데이터를 양의 축으로 이동해야 합니다. 음수 값인 x 데이터에 대해 지수 적합을 수행하면 허수 값이 있는 적합식이 생성될 수 있습니다.
|
• 선택적 인수인 vg는 지수 방정식의 매개변수 A, b 및 C에 대한 실수 추측값을 세 개의 요소로 갖는 벡터입니다. 이 인수를 사용하지 않으면 expfit에서 vy의 로그에 맞춰진 선을 통해 추측값을 생성합니다.