matlab losse 拟合曲线并添加置信区间

在MATLAB中，拟合曲线通常使用`fit`函数，而要添加置信区间，可以结合`fitoptions`和`confint`函数。以下是基本步骤：

1. **数据准备**：首先，确保你有适合拟合的数据集，比如一个二维数组，其中一列是自变量（x值），另一列是因变量（y值）。

data = readtable('your_data_file.csv'); % 替换为你的数据文件名
x = data(:, 'x_column_name');
y = data(:, 'y_column_name');

2. **拟合曲线**：使用`fit`函数对数据进行线性或其他类型的回归拟合。例如，线性拟合：

model = fit(x, y); % 假设我们正在做线性回归

3. **设置选项**：创建`fitoptions`结构体以指定是否计算置信区间以及置信水平（如95%）：

options = fitoptions(@linear,'Display','iter','ConfidenceLevel',0.95);

4. **添加置信区间**：使用`confint`函数获取拟合结果的置信区间，并将其绘制到原始数据上：

interval = confint(model, x, options);
hold on; % 如果图还未显示，则保留当前图像
plot(interval(:, 1), interval(:, 2), '--k'); % 纵坐标范围为置信区间的上下限

5. **显示曲线和置信区间**：最后，绘制原始数据点和拟合曲线：

plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 8); % 绘制散点
plot(model,x,'LineWidth',2); % 绘制拟合线
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title(['拟合曲线及' num2str(options.ConfidenceLevel*100) '%置信区间']);
legend('数据点', '拟合曲线', '置信区间');
hold off;