我有两个具有相同长度的实际值和估计值向量。我想看看 2 个变量之间的依赖关系。散点图似乎适合此目的。所以,我有两个问题:
- 表示我的向量之间依赖关系的最佳方法是什么?
- 如何找到趋势线或最佳拟合线?
我使用scatter(A,B)
但如何找到趋势线或最佳拟合线?
谢谢。
我有两个具有相同长度的实际值和估计值向量。我想看看 2 个变量之间的依赖关系。散点图似乎适合此目的。所以,我有两个问题:
我使用scatter(A,B)
但如何找到趋势线或最佳拟合线?
谢谢。
比较两个不同组的最佳方法是使用方差分析。方差分析 (ANOVA) 是一组统计模型,用于分析组均值及其相关程序之间的差异(例如组间和组间的“变异”)。您应该使用方差分析。MATLAB 中还包含一些函数,例如:anova1,...
p = anova1(X,group)
标准 ANOVA 表将数据的可变性分为两部分:
1- 由于列均值之间的差异导致的变异性(组间的变异性) 2- 由于每列中的数据与列均值之间的差异而导致的变异性(组内的变异性)
示例 1(来自 mathworks)创建 X 的列是常数加上随机正态扰动,均值为 0,标准差为 1:
X = meshgrid(1:5)
X =
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
X = X + normrnd(0,1,5,5)
X =
1.3550 2.0662 2.4688 5.9447 5.4897
2.0693 1.7611 1.4864 4.8826 6.3222
2.1919 0.7276 3.1905 4.8768 4.6841
2.7620 1.8179 3.9506 4.4678 4.9291
-0.3626 1.1685 3.5742 2.1945 5.9465
执行单向方差分析:
p = anova1(X)
p =
7.9370e-006
你可以看到方差分析表:
还有一个与分析相关的箱线图:
MATLAB 中当然还有更多功能可供您查看。
实际上我不明白您的图像的含义,您可以在绘制散点图后轻松添加线。使用“保持”命令。