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plot

cfit 또는 sfit 객체 플로팅

구문

plot(sfit)

plot(sfit, [x, y], z)

H = plot(sfit, ..., Name,Value)

H = plot(sfit, ...)

plot(cfit)

plot(cfit,x,y)

plot(cfit,x,y,DataLineSpec)

plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)

plot(cfit,x,y,outliers)

plot(cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)

plot(...,ptype,...)

plot(...,ptype,level)

H = plot(...)

설명

참고

이러한 구문은 곡면 또는 sfit 객체에 사용할 수 있습니다.

plot(sfit)은 현재 좌표축이 있는 경우 현재 좌표축의 범위에 대해, 현재 좌표축이 없는 경우 피팅에 저장된 범위에 대해 sfit 객체를 플로팅합니다.

plot(sfit, [x, y], z)는 x와 y에 대해 z를 플로팅하고 x와 y의 범위에 대해 sfit을 플로팅합니다.

H = plot(sfit, ..., Name,Value)는 곡면 피팅 객체 sfit을 플로팅할 방법을 선택합니다.

H = plot(sfit, ...)은 플로팅된 객체의 핸들로 구성된 벡터를 반환합니다.

참고

이러한 구문은 곡선 또는 cfit 객체에 사용할 수 있습니다.

plot(cfit)은 현재 좌표축이 있는 경우 현재 좌표축의 영역에 대해 cfit 객체를 플로팅합니다. 현재 좌표축이 없고 fun이 fit 함수의 출력값인 경우에는 피팅된 데이터의 영역에 대해 플로팅됩니다.

plot(cfit,x,y)는 cfit을 예측 변수 데이터 x 및 응답 변수 데이터 y와 함께 플로팅합니다.

plot(cfit,x,y,DataLineSpec)은 DataLineSpec 서식 지정 옵션으로 지정된 색, 마커 기호 및 선 스타일을 사용하여 예측 변수 데이터와 응답 변수 데이터를 플로팅합니다.

plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)은 FitLineSpec 서식 지정 옵션으로 지정된 색, 마커 기호 및 선 스타일을 사용하여 fun을 플로팅하고 DataLineSpec 서식 지정 옵션으로 지정된 색, 마커 기호 및 선 스타일을 사용하여 x와 y를 플로팅합니다.

plot(cfit,x,y,outliers)는 outliers로 지정된 데이터를 다른 색으로 플로팅합니다. outliers는 논리형 벡터(예: x > 10)이거나 제외하려는 점을 인덱스로 참조하는 정수 벡터(예: [1 10 25])이거나 이상값을 true로 나타내는 논리형 배열일 수 있습니다. 배열은 excludedata를 사용하여 만들 수 있습니다.

plot(cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)은 OutlierLineSpec으로 지정된 색, 마커 기호 및 선 스타일을 사용하여 outliers를 플로팅합니다.

plot(...,ptype,...)은 ptype으로 지정된 플롯 유형을 사용합니다.

plot(...,ptype,level)은 level로 지정된 신뢰수준으로 예측 구간을 플로팅합니다.

참고

이 구문은 곡선과 곡면에 둘 다 사용할 수 있습니다.

플롯 유형은 하나이거나 여러 개일 수 있습니다. 여러 개의 플롯 유형은 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열이나 string형 배열로 지정됩니다. 플롯 유형이 하나인 경우, plot은 현재 좌표축에 그려지며 hold 및 subplot과 같은 명령이 함께 사용될 수 있습니다. 플롯 유형이 여러 개인 경우, plot은 각 플롯 유형을 위해 서브플롯을 만듭니다.

H = plot(...)은 플로팅된 객체의 핸들로 구성된 벡터를 반환합니다.

예제

plot 함수를 사용해 피팅의 데이터, 이상값, 결과 플로팅하기

이 예제에서는 다양한 색과 선 스타일로 세 피팅 객체의 데이터, 이상값, 결과를 플로팅하는 방법을 보여줍니다.

기준 정현파 신호를 만듭니다.

xdata = (0:0.1:2*pi)'; 
y0 = sin(xdata);

신호에 일정하지 않은 분산을 갖는 잡음을 추가합니다.

% Response-dependent Gaussian noise
gnoise = y0.*randn(size(y0));

% Salt-and-pepper noise
spnoise = zeros(size(y0)); 
p = randperm(length(y0));
sppoints = p(1:round(length(p)/5));
spnoise(sppoints) = 5*sign(y0(sppoints));

ydata = y0 + gnoise + spnoise;

잡음이 있는 데이터를 기준 정현파 모델로 피팅합니다.

f = fittype('a*sin(b*x)'); 
fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);

"이상값"을 기준 모델에서 1.5 표준편차보다 큰 거리에 있는 점으로 식별하고, 이상값을 제외한 상태에서 데이터를 다시 피팅합니다.

fdata = feval(fit1,xdata); 
I = abs(fdata - ydata) > 1.5*std(ydata); 
outliers = excludedata(xdata,ydata,'indices',I);

fit2 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],...
           'Exclude',outliers);

이상값을 제외하는 효과와 로버스트 피팅에서 이상값에 보다 적은 겹제곱 가중치를 부여하는 효과를 비교합니다.

fit3 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on');

데이터, 이상값 및 피팅의 결과를 플로팅합니다.

plot(fit1,'r-',xdata,ydata,'k.',outliers,'m*') 
hold on
plot(fit2,'c--')
plot(fit3,'b:')
xlim([0 2*pi])

이상값을 고려하여 두 피팅에 대한 잔차를 플로팅합니다.

figure 
plot(fit2,xdata,ydata,'co','residuals') 
hold on
plot(fit3,xdata,ydata,'bx','residuals')
hold off

데이터를 불러와서 가우스 분포를 피팅하고, 표현식을 사용하여 일부 데이터를 제외하고, 피팅, 데이터 및 제외된 점을 플로팅합니다.

[x, y] = titanium;
f1 = fit(x',y','gauss2', 'Exclude', x<800);
plot(f1,x,y,x<800)

입력 인수

sfit — 곡면 피팅 객체

sfit

플로팅할 피팅 객체로, sfit 객체로 지정됩니다.

x — 플로팅할 데이터

행렬

플로팅할 데이터로, 하나(곡선 피팅) 또는 두 개(곡면 피팅)의 열을 갖는 행렬로 지정됩니다.

y — 플로팅할 데이터

행렬

플로팅할 데이터로, 하나(곡선 피팅) 또는 두 개(곡면 피팅)의 열을 갖는 행렬로 지정됩니다.

z — 플로팅할 데이터

행렬

플로팅할 데이터로, 하나(곡선 피팅) 또는 두 개(곡면 피팅)의 열을 갖는 행렬로 지정됩니다.

cfit — 곡선 피팅 객체

cfit

플로팅할 피팅 객체로, cfit 객체로 지정됩니다.

outliers — 이상값 데이터

표현식 | 인덱스 벡터 | 논리형 벡터

• 논리형 벡터를 설명하는 표현식(예: x > 10).

• 제외하려는 점을 참조하는 정수로 구성된 벡터(예: [1 10 25]).

• 모든 데이터 점에 대한 논리형 벡터. true가 이상값을 나타내며 excludedata를 사용하여 만듭니다.

예제는 피팅에서 점 제외하기 항목을 참조하십시오.

데이터형: logical | double

DataLineSpec — x와 y에 대한 선 스타일, 마커, 색

문자형 벡터 | string형 스칼라

예측 변수 데이터 x와 응답 변수 데이터 y를 플로팅하는 데 사용되는 선 스타일, 마커, 색으로, 기호를 포함하는 문자형 벡터나 string형 스칼라로 지정됩니다. 기호는 어떤 순서로 지정해도 좋습니다. 세 가지 특성(선 스타일, 마커, 색)을 모두 지정할 필요는 없습니다. 예를 들어 선 스타일을 생략하고 마커를 지정하면 플롯은 마커만 표시하고 선은 표시하지 않습니다.

예: '--or'은 원 마커로 표시된 빨간색 파선입니다.

선 스타일	설명
-	실선(디폴트 값)
--	파선
:	점선
-.	일점 쇄선

마커	설명
o	원
+	플러스 기호
*	별표
.	점
x	십자
s	정사각형
d	다이아몬드
^	위쪽 방향 삼각형
v	아래쪽 방향 삼각형
>	오른쪽 방향 삼각형
<	왼쪽 방향 삼각형
p	펜타그램
h	헥사그램

색	설명
y	노란색
m	자홍색
c	녹청색
r	빨간색
g	녹색
b	파란색
w	흰색
k	검은색

FitLineSpec — 함수를 위한 선 스타일, 마커, 색

문자형 벡터 | string형 스칼라

cfit 함수를 플로팅하는 데 사용되는 선 스타일, 마커, 색으로, 기호를 포함하는 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. 기호는 어떤 순서로 지정해도 좋습니다. 세 가지 특성(선 스타일, 마커, 색)을 모두 지정할 필요는 없습니다. 예를 들어 선 스타일을 생략하고 마커를 지정하면 플롯은 마커만 표시하고 선은 표시하지 않습니다.

예: '--or'은 원 마커로 표시된 빨간색 파선입니다.

선 스타일	설명
-	실선(디폴트 값)
--	파선
:	점선
-.	일점 쇄선

마커	설명
o	원
+	플러스 기호
*	별표
.	점
x	십자
s	정사각형
d	다이아몬드
^	위쪽 방향 삼각형
v	아래쪽 방향 삼각형
>	오른쪽 방향 삼각형
<	왼쪽 방향 삼각형
p	펜타그램
h	헥사그램

색	설명
y	노란색
m	자홍색
c	녹청색
r	빨간색
g	녹색
b	파란색
w	흰색
k	검은색

OutlierLineSpec — 이상값을 위한 선 스타일, 마커, 색

문자형 벡터 | string형 스칼라

이상값을 플로팅하는 데 사용되는 선 스타일, 마커, 색으로, 기호를 포함하는 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. 기호는 어떤 순서로 지정해도 좋습니다. 세 가지 특성(선 스타일, 마커, 색)을 모두 지정할 필요는 없습니다. 예를 들어 선 스타일을 생략하고 마커를 지정하면 플롯은 마커만 표시하고 선은 표시하지 않습니다.

예: '--or'은 원 마커로 표시된 빨간색 파선입니다.

선 스타일	설명
-	실선(디폴트 값)
--	파선
:	점선
-.	일점 쇄선

마커	설명
o	원
+	플러스 기호
*	별표
.	점
x	십자
s	정사각형
d	다이아몬드
^	위쪽 방향 삼각형
v	아래쪽 방향 삼각형
>	오른쪽 방향 삼각형
<	왼쪽 방향 삼각형
p	펜타그램
h	헥사그램

색	설명
y	노란색
m	자홍색
c	녹청색
r	빨간색
g	녹색
b	파란색
w	흰색
k	검은색

ptype — 플롯 유형

'fit' | 'predfunc' | 'predobs' | 'residuals' | 'stresiduals' | 'deriv1' | 'deriv2' | 'integral'

플롯 유형으로, 지원되는 다음 유형 중 하나로 지정됩니다.

• 'fit' — 데이터와 피팅(디폴트 값)

• 'predfunc' — 피팅에 대한 예측한계를 갖는 피팅과 데이터

• 'predobs' — 새로운 관측값에 대한 예측한계를 갖는 피팅과 데이터

• 'residuals' — 잔차

• 'stresiduals' — 표준화 잔차(잔차를 표준편차로 나눈 것)

• 'deriv1' — 피팅의 1계 도함수

• 'deriv2' — 피팅의 2계 도함수

• 'integral' — 피팅의 적분

level — 신뢰수준

0.95 (디폴트 값) | 범위 (0,1)에 있는 양의 스칼라

예측 구간의 신뢰수준으로, 0과 1 사이의 스칼라로 지정됩니다.

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: 'Exclude',[1 10 25],'Level',0.95

Exclude — 제외된 데이터를 다른 색으로 플로팅

표현식 | 인덱스 벡터 | 논리형 벡터 | 비어 있음

다른 색으로 플로팅할 제외된 데이터 점으로, 'Exclude'와 함께 다음 중 하나가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

• 논리형 벡터를 설명하는 표현식(예: x > 10).

• 제외하려는 점을 참조하는 정수로 구성된 벡터(예: [1 10 25]).

• 모든 데이터 점에 대한 논리형 벡터. true가 이상값을 나타내며 excludedata를 사용하여 만듭니다.

예제는 피팅에서 점 제외하기 항목을 참조하십시오.

데이터형: logical | double

Style — 곡면 피팅 객체 sfit을 플로팅하는 옵션

'Surface' (디폴트 값) | 'PredFunc' | 'PredObs' | 'Residuals' | 'Contour'

곡면 피팅 객체 sfit을 플로팅하는 방법으로, 'Style'과 함께 다음 중 하나가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

• 'Surface' — 피팅 객체를 곡면으로 플로팅(디폴트 값)

• 'PredFunc' — 함수에 대한 예측한계를 갖는 곡면

• 'PredObs' — 새로운 관측값에 대한 예측한계를 갖는 곡면

• 'Residuals' — 잔차 플로팅(평면 피팅 즉, Z=0)

• 'Contour' — 곡면에 대한 등고선 플롯을 만듦

Level — 신뢰수준

스칼라

플롯에 사용되는 신뢰수준으로, 'Level'과 함께 1보다 작은 양의 스칼라가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 디폴트 값은 0.95로, 95% 신뢰를 의미합니다. 이 옵션은 'PredFunc' 및 'PredObs' 플롯 스타일에만 적용됩니다.

XLim — x축 제한

스칼라 | 벡터

플롯에 사용되는 x축의 제한으로, 'XLim'과 함께 스칼라 또는 벡터가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 기본적으로 좌표축 제한은 데이터 XY로부터 가져옵니다. 데이터가 주어지지 않은 경우 제한은 곡면 피팅 객체 sfit으로부터 가져옵니다.

YLim — y축 제한

스칼라 | 벡터

플롯에 사용되는 y축의 제한으로, 'YLim'과 함께 스칼라 또는 벡터가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 기본적으로 좌표축 제한은 데이터 XY로부터 가져옵니다. 데이터가 주어지지 않은 경우 제한은 곡면 피팅 객체 sfit으로부터 가져옵니다.

Parent — 좌표축의 핸들

Axes 객체

좌표축의 핸들로, 'Parent'와 함께 값이 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

출력 인수

H — 핸들로 구성된 벡터

객체 배열

플로팅된 객체의 핸들로 구성된 벡터로, 객체 배열로 반환됩니다.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

앱

• 곡선 피팅기

함수

• fit | excludedata | differentiate | integrate

도움말 항목

• 스플라인 피팅 소개

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