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。首先，R2（R-squared）是用来评估拟合模型好坏的一种统计指标。在Matlab中，可以使用robustfit函数进行数值拟合，并通过调用regstats函数计算R2值。

robustfit函数可以使用Huber、Bisquare等鲁棒性估计方法进行拟合，这些方法可以有效地减少异常值的影响。例如，使用Huber方法进行拟合可以通过以下代码实现：

x = [1 2 3 4 5]';
y = [1.1 1.9 3.2 4.2 5.1]';
[b,stats] = robustfit(x,y,'huber');

其中，x和y分别为拟合的自变量和因变量，'huber'表示使用Huber方法进行鲁棒性拟合，返回的b为模型系数，stats为拟合结果的统计信息。可以通过stats.rsquare获取R2值。

另外，在Matlab中还有其他的插值和拟合函数，如polyfit、interp1等。这些函数的使用方法可以参考Matlab官方文档或相关教程。

robustfit中响应变量y具体是什么

### 回答1：
在MATLAB的robustfit函数中，响应变量y指的是因变量或被解释变量，即需要对其进行建模和预测的变量。在回归分析中，y通常表示因变量的观测值。robustfit函数通过对y进行建模，利用回归分析的方法寻找与自变量x之间的关系，从而进行预测和分析。在robustfit函数中，y可以是一个向量或矩阵。如果y是一个矩阵，则每一列代表一个不同的响应变量，可以同时对多个响应变量进行建模。

### 回答2：
在robustfit中，响应变量y是回归分析中的因变量或预测变量。它是研究者希望预测或解释的变量。在回归分析中，我们使用自变量（也称为解释变量）来预测或解释因变量的变化。因此，y代表了我们希望预测或解释的变量。

响应变量y可以是连续的，例如房价、体重或销售额等。在这种情况下，我们可以使用线性回归模型来建立y与一个或多个自变量之间的关系。

另外，响应变量y也可以是离散的，例如二元变量（0或1）或多元分类变量（例如喜欢、不喜欢、中性等）。在这种情况下，我们可以使用逻辑回归或多项式回归等模型来建立y与自变量之间的关系。

为了得到可靠和准确的回归模型，我们需要选择合适的自变量，并对数据进行合理的处理和分析。通过robustfit方法，我们可以对异常值和离群点进行鲁棒建模，提高回归分析的稳健性和准确性。

### 回答3：
在做回归分析时，使用robustfit函数时，响应变量y指的是我们所关注的研究对象的因变量或目标变量。通常，它是一个连续变量，代表与我们所研究的特定问题相关的结果或影响。

在统计建模中，我们试图利用解释变量（自变量）来解释或预测响应变量的变化。通过robustfit函数，我们可以基于给定的解释变量和响应变量的数据来拟合回归模型，从而了解解释变量如何影响响应变量。

robustfit函数提供了一种鲁棒的回归分析方法，它具有抵抗异常值和非正态误差分布的能力。它采用了一种适应性权重函数，可以减少异常值对回归结果的影响。

总之，通过robustfit函数，我们可以使用解释变量来预测或解释响应变量的变化，并且以鲁棒的方式进行回归分析，以提高模型的准确性和可靠性。