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示例:中值-中值回归
使用
medfit
函数计算数据集的中值-中值直线拟合。
1.
定义数据集。
X
1
2
3
4
5
6
7
Y
4
7
10
13
16
19
70
最后一个点为离群值。
Y
6
70
2.
调用
medfit
函数求出中值-中值直线拟合的系数。使用这些系数定义中值-中值线。
a
b
medfit
X
Y
med
x
a
b
x
3.
调用
line
函数求出最小二乘法线性拟合的系数。使用这些系数定义最佳拟合线。
c
d
line
X
Y
lsq
x
c
d
x
4.
绘制数据点和以上定义的两条线的图像。
lines
lines
lines
11
X
x
-10
10
11
Y
med
x
lsq
x
-120
80
较之中值-中值拟合,线性拟合更易受离群点的影响。
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