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중앙값-중앙값 회귀
medfit(vx, vy) - 중앙값-중앙값 회귀를 사용하여 벡터 vxvy의 데이터에 대한 최적의 근사치를 구하는 a + b·x 형식의 선과 관련된 계수 ab로 이루어진 벡터를 구합니다.
중앙값-중앙값 알고리즘에서는 데이터 집합을 크기가 거의 같은 집합 3개로 더 작게 분할합니다. 각 집합은 xy 데이터의 중앙값을 사용하여 결정한 단일 점으로 표현됩니다. 이 3개의 점을 지나도록 선이 맞춰집니다. 해당 선이 세 그룹 사이의 중앙값 평균에 해당하는 점을 통과하도록 절편이 선택됩니다.
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데이터에 이상치가 포함되어 있는 경우 최소자승 적합법으로 이상치까지의 거리를 최소화하려고 하면 제대로 된 결과를 얻지 못할 수 있습니다. medfit 선은 이상치의 영향을 훨씬 덜 받습니다. 중앙값 자체가 평균보다 이상치에 덜 민감한 구심성 측정값이기 때문입니다.
인수
vxx 값을 나타내는 실수로 이루어진 벡터입니다.
vyy 값을 나타내는 실수로 이루어진 벡터입니다. vyvx와 길이가 같아야 합니다.
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