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plot

cfit 또는 sfit 객체 플로팅

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.

예제

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 funfit 함수의 출력값인 경우에는 피팅된 데이터의 영역에 대해 플로팅됩니다.

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

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

plot(cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)FitLineSpec 서식 지정 문자형 벡터로 지정된 색, 마커 기호 및 선 스타일을 사용하여 fun을 플로팅하고 DataLineSpec 서식 지정 문자형 벡터로 지정된 색, 마커 기호 및 선 스타일을 사용하여 xy를 플로팅합니다.

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

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

plot(...,ptype,level)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 배열로 지정됩니다. 플롯 유형이 하나인 경우, plot은 현재 좌표축에 그려지며 holdsubplot과 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

모두 축소

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

모두 축소

플로팅할 피팅 객체로, sfit 객체로 지정됩니다.

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

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

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

플로팅할 피팅 객체로, cfit 객체로 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

예측 변수 데이터 x와 응답 변수 데이터 y를 플로팅하는 데 사용되는 선 스타일, 마커, 색으로, 기호를 포함하는 문자형 벡터나 string형으로 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 스타일설명
-실선(디폴트 값)
--파선
:점선
-.일점 쇄선
마커설명
o
+플러스 기호
*별표
.
x십자
s정사각형
d다이아몬드
^위쪽 방향 삼각형
v아래쪽 방향 삼각형
>오른쪽 방향 삼각형
<왼쪽 방향 삼각형
p펜타그램
h헥사그램
설명

y

노란색

m

자홍색

c

녹청색

r

빨간색

g

녹색

b

파란색

w

흰색

k

검은색

cfit 함수를 플로팅하는 데 사용되는 선 스타일, 마커, 색으로, 기호를 포함하는 문자형 벡터 또는 string형으로 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 스타일설명
-실선(디폴트 값)
--파선
:점선
-.일점 쇄선
마커설명
o
+플러스 기호
*별표
.
x십자
s정사각형
d다이아몬드
^위쪽 방향 삼각형
v아래쪽 방향 삼각형
>오른쪽 방향 삼각형
<왼쪽 방향 삼각형
p펜타그램
h헥사그램
설명

y

노란색

m

자홍색

c

녹청색

r

빨간색

g

녹색

b

파란색

w

흰색

k

검은색

이상값을 플로팅하는 데 사용되는 선 스타일, 마커, 색으로, 기호를 포함하는 문자형 벡터 또는 string형으로 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 스타일설명
-실선(디폴트 값)
--파선
:점선
-.일점 쇄선
마커설명
o
+플러스 기호
*별표
.
x십자
s정사각형
d다이아몬드
^위쪽 방향 삼각형
v아래쪽 방향 삼각형
>오른쪽 방향 삼각형
<왼쪽 방향 삼각형
p펜타그램
h헥사그램
설명

y

노란색

m

자홍색

c

녹청색

r

빨간색

g

녹색

b

파란색

w

흰색

k

검은색

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

예측 구간의 신뢰수준으로, 01 사이의 스칼라로 지정됩니다.

이름-값 쌍의 인수

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.

예: 'Exclude',[1 10 25],'Level',0.95

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

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

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

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.

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.

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

출력 인수

모두 축소

플로팅된 객체의 핸들로 구성된 벡터로, 객체 배열로 반환됩니다.

R2006a 이전에 개발됨