Scilab-Branch-6.1-GIT
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reglin
Régréssion linéaire
Séquence d'appel
[a,b,sig]=reglin(x,y)
Paramètres
- x, y, a, b, sig
Vecteurs or Matrices numériques.
Description
Résout le problème de régréssion y=a*x+b
au sens des moindres carrés.
sig
est l'écart-type du résidu. x
et y
sont deux matrices de taille x(p,n)
et y(q,n)
, où n
est le nombre d'échantillons.
L'estimateur a
est une matrice de taille (q,p)
et b
est un
vecteur de taille (q,1)
.
Si x
ou y
contient des NaN, utilisez nanreglin.
Exemples
// Simulation de données pour a(3, 5) et b(3, 1) x = rand(5, 100); aa = testmatrix("magi", 5); aa = aa(1:3, :); bb = [9; 10; 11]; y = aa*x +bb*ones(1, 100)+ 0.1*rand(3, 100); // Identification [a, b, sig] = reglin(x, y); max(abs(aa-a)) max(abs(bb-b)) // Autre exemple : adaptation d'un polynôme f = 1:100; x = [f.*f; f]; y = [2 3]*x + 10*ones(f) + 0.1*rand(f); [a, b] = reglin(x, y)
Exemple graphique :
// Génération d'une fonction impaire (symétrique à l'origine) x = -30:30; y = x.^3; // Extraction de la moyenne des moindres carrés de cette fonction et affichage [a, b] = reglin(x, y); plot(x, y, "red") plot(x, a*x+b)
Exemple avec un NaN :
// Mêmes valeurs que dans l'exemple précédent, mais avec un NaN x = -30:30; y = x.^3; y(10) = %nan; // Extraction de la moyenne des moindres carrés de cette fonction et affichage [a, b] = reglin(x, y); plot(x, y, "red") plot(x, a*x+b) // Le point [x(10), y(10)] a été ignoré, résultant en une valeur non-nulle pour b.
Vori aussi
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