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plot

cfit または sfit オブジェクトのプロット

構文

plot(sfit)
plot(sfit, [x, y], z)
plot(sfit, [x, y], z, 'Exclude', outliers)
H = plot(sfit, ..., 'Style', Style)
H = plot(sfit, ..., 'Level', Level)
H = plot(sfit, ..., 'XLim', XLIM)
H = plot(sfit, ..., 'YLim', YLIM)
H = plot(sfit, ...)
H = plot(sfit, ..., 'Parent', HAXES )
plot(cfit)
plot(cfit,x,y)
plot(cfit,x,y,DataLineSpec)
plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)
plot(cfit,x,y,outliers)
plot(cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)
plot(...,ptype,...)
plot(...,ptype,level)
h = plot(...)

説明

曲面用:

  • plot(sfit) は、現在の座標軸が存在する場合、その範囲全体について sfit オブジェクトをプロットします。それ以外の場合は、近似内に格納された範囲全体についてプロットします。

  • plot(sfit, [x, y], z) は z 対 x および y をプロットし、x および y の範囲全体について sfit をプロットします。

  • plot(sfit, [x, y], z, 'Exclude', outliers) は排除されたデータを別の色でプロットします。outliers には、論理ベクトル (x > 10 など)、排除する点にインデックス付けする整数のベクトル ([1 10 25] など)、または true が外れ値を表す論理配列を記述する式を指定できます。excludedata を持つ配列を作成できます。

  • H = plot(sfit, ..., 'Style', Style) では、曲面近似オブジェクト sfit をプロットする方法を選択します。

    Style は、次のいずれかの文字ベクトルです。

    • 'Surface' 近似オブジェクトを曲面としてプロット (既定)

    • 'PredFunc' 関数の予測限界を含む曲面

    • 'PredObs' 新規観測の予測限界を含む曲面

    • 'Residuals' 残差をプロット (近似は平面 Z=0)

    • 'Contour' 曲面の等高線図を作成

  • H = plot(sfit, ..., 'Level', Level) では、プロットで使用される信頼度を設定します。Level は 1 未満の正の値で、既定値は 0.95 (95% の信頼度を表す) です。このオプションは、'PredFunc' および 'PredObs' のプロット スタイルにのみ適用されます。

  • H = plot(sfit, ..., 'XLim', XLIM) および H = plot(sfit, ..., 'YLim', YLIM) は、プロットに使用される座標軸の範囲を設定します。既定では、座標軸の範囲はデータ XY から取得されます。データが与えられない場合、範囲は曲面近似オブジェクト sfit から取得されます。

  • H = plot(sfit, ...) は、プロット オブジェクトのハンドルのベクトルを返します。

  • H = plot(sfit, ..., 'Parent', HAXES ) は、現在の座標軸ではなくハンドル HAXES を持つ座標軸内の近似オブジェクト sfit をプロットします。範囲は、近似またはデータからではなくこれらの座標軸から取得されます。

曲線の場合:

  • plot(cfit) は、現在の座標軸が存在する場合、そのドメイン全体について cfit オブジェクトをプロットします。現在の座標軸がない場合に、fun が関数 fit からの出力であると、プロットは近似されたデータのドメイン全体に対するものになります。

  • plot(cfit,x,y) は、予測子データ x および応答データ y と共に cfit をプロットします。

  • plot(cfit,x,y,DataLineSpec) は、DataLineSpec 書式設定文字ベクトルで指定される色、マーカー記号およびライン スタイルを使用して予測子と応答データをプロットします。DataLineSpec 文字ベクトルは、MATLAB® 関数 plot で使用される LineSpec 文字ベクトルと同じ値を取ります。

  • plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec) は、FitLineSpec 書式設定文字ベクトルで指定された色、マーカー記号およびライン スタイルを使用して fun をプロットし、DataLineSpec 書式設定文字ベクトルで指定された色、マーカー記号およびライン スタイルを使用して x および y をプロットします。FitLineSpec および DataLineSpec 文字ベクトルは、MATLAB 関数 plot で使用される LineSpec 文字ベクトルと同じ値を取ります。

  • plot(cfit,x,y,outliers)outliers で指定されたデータを別の色でプロットします。outliers には、論理ベクトル (x > 10 など)、排除する点にインデックス付けする整数のベクトル ([1 10 25] など) または true が外れ値を表す論理配列を記述する式を指定できます。excludedata を持つ配列を作成できます。

  • plot(cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec) は、OutlierLineSpec で指定された色、マーカー記号およびライン スタイルを使用して outliers をプロットします。OutlierLineSpec 文字ベクトルは、MATLAB 関数 plot で使用される LineSpec 文字ベクトルと同じ値を取ります。

    plot(...,ptype,...) では、ptype で指定されたプロット タイプを使用します。サポートされているプロット タイプは以下のとおりです。

    • 'fit' — データと近似 (既定)

    • 'predfunc' — 近似の予測限界を持つデータと近似

    • 'predobs' — 新規観測の予測限界を持つデータと近似

    • 'residuals' — 残差

    • 'stresiduals' — 標準化された残差 (推定標準偏差で除算された残差)

    • 'deriv1' — 近似の 1 階微分

    • 'deriv2' — 近似の 2 階微分

    • 'integral' — 近似の積分

  • plot(...,ptype,level)level で指定された信頼度を使用して予測区間をプロットします。level01 の間でなければなりません。level の既定値は 0.95 です。

曲線と曲面両方の場合:

  • プロット タイプは単一または複数指定でき、複数のプロット タイプは文字ベクトルの cell 配列として指定されます。プロット タイプが単一の場合、plot は現在の座標軸に描画し、holdsubplot などのコマンドと共に使用できます。プロット タイプが複数の場合、plot は各プロット タイプのサブプロットを作成します。

  • h = plot(...) は、プロット オブジェクトへのハンドルのベクトルを返します。

ベースラインの正弦波信号を作成します。

xdata = (0:0.1:2*pi)'; 
y0 = sin(xdata);

分散が一定ではないノイズを信号に追加します。

% Response-dependent Gaussian noise
gnoise = y0.*randn(size(y0));

% Salt-and-pepper noise
spnoise = zeros(size(y0)); 
p = randperm(length(y0));
sppoints = p(1:round(length(p)/5));
spnoise(sppoints) = 5*sign(y0(sppoints));

ydata = y0 + gnoise + spnoise;

ノイズのあるデータをベースラインの正弦波モデルで近似します。

f = fittype('a*sin(b*x)'); 
fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);

ベースライン モデルからの距離が標準偏差の 1.5 倍を超える点を "外れ値" と特定し、外れ値を排除したデータを再近似します。

fdata = feval(fit1,xdata); 
I = abs(fdata - ydata) > 1.5*std(ydata); 
outliers = excludedata(xdata,ydata,'indices',I);

fit2 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],...
           'Exclude',outliers);

外れ値を排除する効果とロバスト近似で外れ値に小さい二重平方重みを設定する効果を比較します。

fit3 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on');

データ、外れ値、近似の結果をプロットします。

plot(fit1,'r-',xdata,ydata,'k.',outliers,'m*') 
hold on
plot(fit2,'c--')
plot(fit3,'b:')
xlim([0 2*pi])

外れ値を考慮した 2 つの近似の残差をプロットします。

figure 
plot(fit2,xdata,ydata,'co','residuals') 
hold on
plot(fit3,xdata,ydata,'bx','residuals')

データを読み込み、一部のデータを式で排除してガウスで近似してから、近似、データ、排除した点をプロットします。

[x, y] = titanium;
f1 = fit(x',y','gauss2', 'Exclude', x<800);
plot(f1,x,y,x<800)

データ排除と近似のプロットの例の詳細については、fit を参照してください。

R2006a より前に導入