Экспоненциальная регрессия
• Функция expfit(vx, vy, [vg]) — возвращает вектор, содержащий три коэффициента для экспоненциальной кривой вида A · exp(b·x) + C, которая наилучшим образом аппроксимирует данные в векторах vx и vy.
Функция expfit использует для минимизации метод Левенберга-Марквардта. Для экспоненциального приближения, вид которого отличается от приведенного выше, используйте функцию genfit.
Аргументы
• vx, vy — векторы вещественных значений данных одинаковой длины, соответствующие значениям x и y в наборе данных. Значение параметра x должно быть ≥ 0. Должно быть, по меньшей мере, три точки данных.
 |
Для выполнения экспоненциального приближения данных с негативными значениями параметра x необходимо сместить данные в положительную часть оси. Экспоненциальные приближения для данных с отрицательными значениями параметра x могут привести к мнимым значениям аппроксимирующей функции.
|
• vg (необязательный) — это трехэлементный вектор действительных приближенных значений для параметров A, b и C в экспоненциальном уравнении. Если этот аргумент не используется, то функция expfit генерирует приближение из линии, аппроксимирующей диаграмму вектора vy.