Verfasst am: 26.12.2022, 21:28
Titel: Eigene Funktionen normieren in fit()
Guten Abend,
für die fit() Funktion gibt es eine Option opts.Normalize. Mit den standardmäßig auswählbaren Funktionen wie zum Beispiel 'poly3' funktioniert diese Option auch bei mir einwandfrei. Leider benötige ich ein spezielles Polynom. Kann mit jemand erklärenden wie diese Option in diesem Fall funktioniert, oder wie sich die Normalisierung manuell durchführen lasst? In dem folgenden Beispiel habe ich versucht mein Problem zu verdeutlichen. Die Zeile opts.Normalize = 'on' ist ausgeschaltet. Wenn diese Option verwendet wird, liegt der Fit um Größenordnungen daneben. Des Weiteren habe ich ein kleines Beispiel für die Normalisierung mittels der Funktion polyfit erstellt. Dieses funktioniert. polyfit unterstützt aber kein „robust fitting“, sodass ich gerne die Funktion fit() verweden möchte. Im unterem Teil des Beispielcodes findet sich mein Versuch der Normalisierung. Dieser ist aber leider falsch. Weiß jemand wie man das richtig macht?
Code:
% Das ist mein Programm clear closeall % Beispieldaten
x=8:8:496;
X=x.*ones(32,62);
Y=X.^3+2*X.^2+X+rand(32,62)*10000000;
% Kurvenanpassung [xData, yData] = prepareCurveData(X,Y);
ft = fittype( 'p1*x^3+p2*x^2+p3*x', 'independent', 'x', 'dependent', 'y' );
opts = fitoptions( 'Method', 'LinearLeastSquares' );
% opts.Normalize = 'on'; % Center and scale
mu = mean(yData); S = std(yData); % Center and scale manually
opts.Robust = 'Bisquare';
[fitresult, ~] = fit(xData, yData, ft, opts );
yfit=feval(fitresult,xData); % => polyval
ci = predint(fitresult,xData); % Returns upper and lower 95% prediction bounds
dein Modell ist linear in den Koeffizienten. Damit wäre es geeignet für
fitlm
. Das wäre zumindest mir lieber als
fit
, und es hat eine Robust Option.
Auf den ersten Blick würde ich sagen: du musst das *S+mu weglassen. Du transformierst ja nur x-Werte, und die setzt du richtig ein.
Grüße,
Harald
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