Regresión exponencial
• expfit(vx, vy, [vg]): permite devolver un vector que contiene tres coeficientes de una curva exponencial de la forma A · exp(b·x) + C y que es la mejor aproximación a los datos en vx y vy.
La función expfit utiliza el método de Levenberg-Marquardt para la minimización. Si el ajuste exponencial difiere de la forma anterior, utilice genfit.
Argumentos
• vx, vy son vectores de valores de datos reales con la misma longitud que corresponden a los valores x y y en el conjunto de datos. Los valores x deben ser ≥ 0. Debe haber al menos tres puntos de datos.
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Para realizar un ajuste exponencial de los datos con valores x negativos, deberá desplazar los datos al eje positivo. Los ajustes exponenciales de los datos x de valores negativos pueden dar lugar a una función de ajuste de valores imaginarios.
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• vg (opcional) es un vector de tres elementos de valores de prueba reales para los parámetros A, b y C en la ecuación exponencial. Si no se utiliza este argumento, expfit generará una aproximación a partir de una línea ajustada a los logaritmos de vy.