Logistische Regression
• lgsfit(vx, vy, vg) – Übergibt einen Vektor mit den Koeffizienten für eine logistische Kurve der Form a / (1 + b · exp(−c·x)), die die beste Approximation der Daten in vx und vy unter Verwendung von Schätzwerten im Vektor vg darstellt.
Die Funktion lgsfit wendet für die Minimierung die Levenberg-Marquardt-Methode an.
Argumente
• vx, vy sind Vektoren aus reellen Datenwerten derselben Länge, entsprechend den x- und y-Werten im Datensatz. Es müssen mindestens drei Datenpunkte vorhanden sein.
• vg ist ein drei-elementiger Vektor aus reellen Schätzwerten für die Parameter a, b und c in der logistischen Gleichung.