matlab robustfit

`robustfit`函数是MATLAB中用于拟合线性模型的鲁棒回归工具。它可以在存在异常值或噪声的情况下进行回归分析。`robustfit`函数使用迭代加权最小二乘法来估计模型参数，并使用Huber权重函数来鉴别和抑制异常值的影响。该函数返回估计的系数、拟合值、残差和各种统计量等结果。

使用方法示例：

load hald
y = hald(:,end);
X = hald(:,1:end-1);
[b,stats] = robustfit(X,y);

其中，`X`和`y`分别是自变量和因变量的数据矩阵，`b`是回归系数的估计值，`stats`包含了各种统计量，例如标准误差、t值、p值等。

相关问题

matlab数值拟合r2_robustfit等在matlab的应用（Matlab插值与拟合实例讲解）（转载整理）...

好的，我了解了你的问题。关于 Matlab 数值拟合和 R2_robustfit 的应用，我可以给你一些基本的讲解和实例。

在 Matlab 中，数值拟合可以通过使用 curve fitting 工具箱来实现。该工具箱提供了许多不同的拟合函数，包括线性、多项式、指数、对数、三角函数等。在使用该工具箱进行数值拟合时，需要选择合适的拟合函数，并根据数据的特点确定拟合的参数。

R2_robustfit 是一种基于鲁棒性的线性回归方法，可以用于处理带有异常值或离群点的数据。在 Matlab 中，可以使用 robustfit 函数来进行 R2_robustfit 拟合。

下面是一个示例，演示如何在 Matlab 中进行数据拟合和 R2_robustfit 分析：

% 生成随机数据
x = 0:0.1:10;
y = 2*sin(x) + randn(size(x));

% 基于多项式进行拟合
p = polyfit(x,y,4);
yfit = polyval(p,x);

% 计算 R2_robustfit
stats = robustfit(x,y);
R2 = stats(1);

% 绘制拟合结果和数据
plot(x,y,'o');
hold on;
plot(x,yfit,'-');
legend('数据','拟合曲线');
title(['R2 = ',num2str(R2)]);

在上面的示例中，首先生成了一些随机数据，然后使用 polyfit 函数基于多项式进行拟合。接着，使用 robustfit 函数进行 R2_robustfit 分析，并计算 R2 值。最后，绘制拟合结果和数据，并在标题中显示 R2 值。

希望这个示例对你有所帮助！

matlab 直线拟合

以下是使用Matlab进行直线拟合的方法：

假设有一组点的横坐标为x_line，纵坐标为y_line，可以使用robustfit函数进行直线拟合，代码如下：

b = robustfit(x_line,y_line);

其中，b是一个2x1的数组，b(1)是拟合直线的截距，b(2)是拟合直线的斜率。

另外，如果想要绘制出拟合直线，可以使用plot函数，代码如下：

plot(x_line,y_line,'o'); % 绘制原始点
hold on;
plot(x_line,b(1)+b(2)*x_line); % 绘制拟合直线

关于极坐标系和直角坐标系的换算公式，可以使用以下代码进行求解：

xx = 1:10;
Y = [2,3,6,5,8,7,5,8,9,8];
w = 10;
med = round(mean(Y)); % 记录这个数组的平均值
for j = 1:w
    theta(j) = -atan((xx(j)-w/2)/(Y(j)-med));
end
MaxValue = mode(theta); % mode函数求矩阵某一行出现次数最多的数
ro = w/2*cos(MaxValue)+med*sin(MaxValue);
if sin(MaxValue) == 0
    for x = 1:w
        y(x) = ro-x*cos(MaxValue);
    end
else
    for x = 1:w
        y(x) = (ro-x*cos(MaxValue))/sin(MaxValue);
    end
end
plot(xx,Y,'o');
hold on;
plot(xx,y);