主要内容

excludedata

排除拟合数据

折叠所有页面

语法

Tf = excludedata(x,y，'box'，box)
Tf = excludedata(x,y，'domain'，domain)
Tf = excludedata(x,y，'range'，range)
Tf = excludedata(x,y，' indexes '， indexes)

描述

例子

特遣部队= excludedata (x，y“盒子”,盒子）返回一个逻辑数组，该数组指示哪些元素在指定的xy平面的框外盒子．的要素特遣部队框外的数据点等于1，框内的数据点等于0。在拟合曲线时使用排除数据适合,指定特遣部队随着“排除”价值。

例子

特遣部队= excludedata (x，y“域”,域）识别具有的数据点x-在间隔之外的值域．

例子

特遣部队= excludedata (x，y“范围”,范围）用于标识数据点y-在间隔之外的值范围．

特遣部队= excludedata (x，y“指标”,指数）标识索引为的数据点指数．

例子

全部折叠

打开实时脚本

使用随机数据可视化排除规则。

生成随机x而且y数据。

Xdata = -3 + 6*rand(1,1e4);Ydata = -3 + 6*rand(1,1e4);

例如，排除框内的数据[-1 1 -1 1]或者在域外(2 - 2)．

Outliers1 = ~excludedata(xdata,ydata，“盒子”，[-1 1 -1 1]);Outliers2 = excludedata(xdata,ydata，“域”(2 - 2));Outliers = outliers1|outliers2;

绘制未排除的数据。白色区域对应被排除在外的区域。

情节(xdata异常值(~)、ydata(~离群值),“。”)轴([-3 3 -3 3]广场

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个line类型的对象。

打开实时脚本

加载2000年美国总统选举中佛罗里达州的投票计数和县名。

负载flvote2k

使用两个主要政党候选人布什和戈尔的票数作为第三党候选人布坎南的票数预测指标，并绘制散点图:

情节(布什,布坎南,“rs”)举行在情节(戈尔,布坎南“波”)传说(“布什数据”，“戈尔数据”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含2个line类型的对象。这些对象代表布什的数据，戈尔的数据。

假设有一个固定比例的布什或戈尔选民选择投票给布坎南的模型。

F = fittype({“x”}）
f =线性模型:f(a,x) = a*x

排除缺席选民的数据，他们没有使用有争议的“蝴蝶”选票。

没有蝴蝶= strcmp(县，“缺席选票”);

对两个数据集进行二次加权稳健拟合，排除缺席选民。

bushfit = fit(bush,buchanan,f，“排除”nobutterfly,“稳健”，“上”);戈尔菲特=适合(戈尔，布坎南，f，“排除”nobutterfly,“稳健”，“上”);

稳健拟合给予离群值较低的权重，因此来自稳健拟合的较大残差可用于识别离群值。

图绘制(bushfit,布什,布坎南,“rs”，“残差”)举行在情节(gorefit戈尔,布坎南“波”，“残差”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含4个line类型的对象。这些对象表示数据，零线。

计算残差。

Bushres = buchanan - feval(灌木，灌木);Goreres = buchanan - feval(gorefit,gore);

在范围[-500 500]之外识别较大的残差。

布什异常值=排除数据(布什，布什，“范围”500年[-500]);goreoutliers =排除数据(gore,goreres，“范围”500年[-500]);

显示异常值对应的县。迈阿密-戴德县和布劳沃德县对应的预测值最大。棕榈滩县是该州唯一一个使用“蝴蝶”选票的县，对应的剩余值最大。

县(bushoutliers)
ans =2 x1细胞{“迈阿密-戴德”}{“棕榈滩”}
县(goreoutliers)
ans =3 x1细胞{“布劳沃德”}{“迈阿密-戴德”}{“棕榈滩”}

输入参数

全部折叠

数据值的数据站点，指定为数值向量。

数据值，指定为数值向量。

框，用于查找外部的数据，指定为数值向量[xmin xmax ymin ymax]有四个元素。

例子:[-1 1 0 2]

域来查找外部的数据，指定为数值向量[xmin xmax]有两个元素。

例子:[1]

范围之外的数据，指定为数值向量[ymin ymax]有两个元素。

例子:[3 - 4]

要查找的数据点的索引，指定为数值向量。

例子:[3 7 9]

版本历史

R2006a之前介绍

另请参阅

|