LeastSquaresFit und Vertrauensfunktionen
• LeastSquaresFit(vx, vy, F, guess, conf, [Stdy], [LBUB], [Acc]) – Gibt Parameter und deren Vertrauensgrenzen für die nichtlineare Anpassungsfunktion F zurück für die Daten vx und vy, für das Vertrauensniveau conf, mit optionalen Standardabweichungen Stdy und optionalen unteren und oberen Grenzen der zulässigen Parameterwerte der Genauigkeit Acc.
Die erste Spalte der Ausgabe der Funktion LeastSquaresFit enthält die Werte der angepassten Parameter. Die beiden übrigen Spalten enthalten die linke und rechte Grenze des Konfidenzintervalls für die Parameter.
Wenn Sie mehrere optionale Argumente verwenden, müssen Sie sie in der oben dargestellten relativen Reihenfolge angeben.
• confidence(vx, vy, F, b, conf) – Gibt die Vertrauensgrenzen der Parameter b einer Anpassungsfunktion F(x, b) für die Daten vx und vy zurück.
Die erste Spalte der Ausgabe der Funktion confidence enthält die Varianz des Werts jedes Parameters. Das erste Element der zweiten Spalte enthält den Prozentpunkt-Funktionswert der t-Verteilung, mit der die Intervalle berechnet wurden. Die übrigen Elemente in der zweiten Spalte sind Nullen.
Um den unteren oder oberen Grenzwert des Konfidenzintervalls jedes Parameters zu ermitteln, können Sie die erste Spalte der Ausgabe der Funktion confidence vom Vektor der Parameterwerte subtrahieren oder zum Vektor der Parameterwerte addieren.
Argumente
• vx, vy sind Vektoren aus reellen Datenwerten derselben Länge, entsprechend den x- und y-Werten im Datensatz.
• F(x, b) ist eine Anpassungsfunktion mit einer Variablen mit einer beliebigen Anzahl von Parametern b.
◦ Die Anzahl der Parameter darf nicht größer sein als die Länge von vx.
◦ Sie müssen die Funktion F definieren, bevor LeastSquaresFit oder confidence aufgerufen wird.
◦ Sie können die Funktion F(x, b) mit b als Vektor oder mit einer Reihe skalarer Variablen in der Argumentliste der Funktion angeben.
◦ Schreiben Sie bei der Eingabe des Arguments der Anpassungsfunktion nur den Namen der Anpassungsfunktion (schreiben Sie F anstelle von F(x, b)).
• guess ist ein Schätzvektor mit einem Schätzwert für jeden Parameter.
• conf ist die gewünschte Vertrauensgrenze, ein als Zahl zwischen 0 und 1 (inklusive) ausgedrückter Prozentwert.
• Stdy (optional) ist ein Vektor von Standardabweichungen in y. Stdy muss die gleiche Länge haben wie vy.
• LBUB (optional) ist eine zweispaltige Matrix unterer und oberer Grenzen der Parameter mit m + n Zeilen.
• Acc (optional) ist eine Konvergenzgenauigkeit. Der Standardwert für Acc ist 10-7.
• b ist ein Vektor reeller Werte, die den Werten der Parameter der Anpassungsfunktion F entsprechen.