Ich versuche, mit der Interpretation von angepassten Kurven zu beschäftigen.Konfidenzintervalle von Fit-Funktion
für die Anpassung Zweck Ich verwende Matlab fit
Funktion mit vordefinierten Modellen (wie poly2
) oder benutzerdefinierte (wie y=ax^4+bx^2+c
) ohne jedes Problem.
Ich möchte die Qualität der einzelnen Parameter bestimmen (a
, b
und c
) die Datenpunkte (in der Lage), angepasste Kurve (Lage) und dem „Bereich in der Lage zu zeichnen, wo die Kurve mit einer gegebenen Wahrscheinlichkeit sein " (unfähig).
Wenn ich laufen foo=fit(x,y,'poly1')
ohne Semikolon, die Rückkehr ist:
foo =
Linear model Poly1:
fitNi(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 40.19 (3.088, 77.28)
p2 = 1042 (730.1, 1354)
Frage ist, wie kann ich graben die 3.088, 77.28
Werte? von den foo
, die das Konfidenzintervall für p1
Parameter beschreiben, nehme ich an.
würde ich mit der Interpretation von Konfidenzintervallen vorsichtig sein. Ihre Werte ("Bereich, in dem die Kurve mit einer gegebenen Wahrscheinlichkeit sein kann") ist eine Bayessche Ansicht, während das Konfidenzintervall ein [Frequencyist] ist (http://stats.stackexchange.com/questions/22/bayesian-and-frequentist-reasoning) (in-plain-Englisch) Begriff. Im Bayesschen Paradigma wird das von Ihnen gesuchte Unsicherheitsintervall als glaubwürdiges Intervall bezeichnet. – Arpi