polyconf
多項式信頼区間
構文
Y = polyconf(p,X)
[Y,DELTA] = polyconf(p,X,S)
[Y,DELTA] = polyconf(p,X,S,param1,val1,param2,val2,...)
説明
Y = polyconf(p,X) は、X の値における多項式 p を評価します。p は、降べきの順の係数のベクトルです。
[Y,DELTA] = polyconf(p,X,S) は、polyfit の出力 p および S を使用して、X の値の新しい観測値に対する 95% の予測区間 Y ± DELTA を生成します。
[Y,DELTA] = polyconf(p,X,S, は、以下のリストから選択されたオプションのパラメーターの名前と値のペアを指定します。param1,val1,param2,val2,...)
| パラメーター | 値 |
|---|---|
'alpha' |
|
'mu' | センタリングとスケーリングのパラメーターを含む 2 要素のベクトル。このオプションを指定すると、 |
'predopt' |
|
'simopt' | 非同時区間に対する |
'predopt' および 'simopt' パラメーターの値は、次の関数で表現できます。
p(x) — 近似により予測される未知の平均関数
l(x) — 信頼限界の下限
u(x) — 信頼限界の上限
xn+1 で新しい観測 yn+1 を行うとします。
yn+1(xn+1) = p(xn+1) + εn+1
既定の設定では、区間 [ln+1(xn+1), un+1(xn+1)] は yn+1(xn+1) に対する 95% 信頼限界です。
'predopt' および 'simopt' パラメーターの次の組み合わせを使用すると、他の区間を指定できます。
'simopt' | 'predopt' | 限界区間量 |
|---|---|---|
'off' | 'observation' | yn+1(xn+1) (既定値) |
'off' | 'curve' | p(xn+1) |
'on' | 'observation' | すべての x に対する yn+1(x) |
'on' | 'curve' | すべての x に対する p(x) |
一般的に、'observation' 区間は新しい応答値の予測に不確実性が追加されるため (曲線プラス確率的誤差)、'curve' 区間よりも広くなります。同様に、同時区間はすべての予測子 x に対する区間値の不確かさが加わるため、非同時区間よりも広くなります。

例
バージョン履歴
R2006a より前に導入


