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feval

cfitsfit または fittype オブジェクトの評価

説明

メモ

feval を使用して近似を評価できますが、近似オブジェクトを関数として扱い、代わりに次の構文を使用して feval を間接的に呼び出すことができます。

y = cfun(x)        % cfit objects;
z = sfun(x,y)      % sfit objects 
z = sfun([x, y])   % sfit objects 
y = ffun(coef1,coef2,...,x)   % curve fittype objects;
z = ffun(coef1,coef2,...,x,y) % surface fittype objects;

または、feval メソッドを使用して、元のデータ点または新しい位置のいずれかで推定関数を評価することもできます。モデルのタイプに応じて、後者は内挿または予測と呼ばれます。feval を使用して、元のデータの範囲内にはない新しい位置で推定関数の値を外挿することもできます。

y = feval(cfun,x)cfit オブジェクトcfun を列ベクトル x における予測子値で評価し、応答値を列ベクトル y に返します。

z = feval(sfun,[x,y])sfit オブジェクト sfun を 2 つの列行列 [x,y] における予測子値で評価し、応答値を列ベクトル z に返します。

z = feval(sfun,x,y)sfit オブジェクト sfun を同じサイズでなければならない行列 x および y における予測子値で評価します。x および y と同じサイズになる行列 z に応答値を返します。

y = feval(ffun,coeff1,coeff2,...,x) は係数 coeff1coeff2 などを fittype オブジェクト ffun に代入して列ベクトル x における予測子値で評価し、列ベクトル y に応答値を返します。この構文で ffuncfit オブジェクトにすることはできません。cfit オブジェクトを評価するには、最初の構文を使用します。

z = feval(ffun,coeff1,coeff2,...,x,y) では、曲面の fittype オブジェクトで同様の結果が得られます。

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fittype オブジェクトと cfit オブジェクトおよび予測値の乱数行列を作成します。

f = fittype('a*x^2+b*exp(n*x)');
c = cfit(f,1,10.3,-1e2);
X = rand(2)
X =
    0.0579    0.8132
    0.3529    0.0099

fittype オブジェクト f を評価するには、関数 feval を呼び出します。

y1 = feval(f,1,10.3,-1e2,X)
y1 =
    0.0349    0.6612
    0.1245    3.8422

あるいは、近似オブジェクトを関数として扱い、次の構文を使用して feval を間接的に呼び出すこともできます。

y1 = f(1,10.3,-1e2,X)
y1 =
    0.0349    0.6612
    0.1245    3.8422

ここで cfit オブジェクト c を評価します。

y2 = feval(c,X)
y2 =
    0.0349
    0.1245
    0.6612
    3.8422

あるいは、feval を間接的に呼び出します。

y2 = c(X)
y2 =
    0.0349
    0.1245
    0.6612
    3.8422

入力引数

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評価する関数。cfit オブジェクトとして指定します。

評価する関数。sfit オブジェクトとして指定します。

評価する関数。fittype オブジェクトとして指定します。

関数を評価する点。ベクトルまたは行列として指定します。

関数を評価する点。ベクトルまたは行列として指定します。

fittype オブジェクト ffun に割り当てられた 1 つ以上の係数。スカラーとして指定します。

出力引数

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列ベクトル x における予測子値で評価された関数の応答値。列ベクトルとして返されます。

2 つの列行列 [x,y] における予測子値で評価された関数の応答値。行列として返されます。

R2006a より前に導入