matlab loess 画置信带图

在MATLAB中，LOESS（Local Regression Scatterplot Smoothing，局部加权回归散点图平滑）是一种非参数回归技术，用于估计数据集中的趋势。LOESS可以帮助我们可视化数据的趋势并提供一种简单的方式来估计置信区间。要在MATLAB中创建包含置信带的LOESS图，可以按照以下步骤操作：

1. 导入数据：首先，确保你有一个数据向量或矩阵，例如`x`表示自变量，`y`表示因变量。

data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你的数据文件路径
x = data(:, 'x_column');
y = data(:, 'y_column');

2. 使用`loess`函数：调用`loess`函数对数据进行拟合，并指定需要绘制置信带（通常95%的置信水平）。

fit = loess(y ~ x);
[smoothedY, ci] = predict(fit, x, 'confidence', 0.95); % 'confidence'参数设定置信水平为95%

3. 绘制图形：最后，使用`plot`函数绘制原始数据、光滑曲线以及置信带。

figure;
plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 1.5); % 原始数据散点
hold on; % 保持当前图形以便添加更多元素
plot(x, smoothedY, '-b', 'LineWidth', 2); % 平滑曲线
errorbar(x, smoothedY, ci(:, 2) - ci(:, 1), 'LineStyle', 'none', ... % 置信带上下限
         'Color', [0.8 0.8 0.8], 'MarkerSize', 4); % 半透明灰色线段表示置信区间的宽度
xlabel('X轴标签');
ylabel('Y轴标签');
title('LOESS Curve with Confidence Bands');
legend('Data Points', 'Smoothed Curve', 'Confidence Band');
hold off;