拟合函数的置信区间答案

【问题标题】：Confidence intervals of fit function拟合函数的置信区间
【发布时间】：2016-04-06 19:47:37
【问题描述】：

我正在尝试处理拟合曲线的解释。

出于拟合目的，我使用 Matlab 的 fit 函数，使用预定义模型（如 poly2）或自定义（如 y=ax^4+bx^2+c）没有任何问题。

我想确定每个参数（a、b 和 c）的质量，以便能够绘制数据点（能够）、拟合曲线（能够）和“曲线能够以给定的概率”（无法）。

如果我运行foo=fit(x,y,'poly1') 不带分号，则返回：

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)

问题是，我如何挖掘3.088, 77.28 值？我想，在描述p1 参数的置信区间的foo 之外。

【问题讨论】：

我会小心解释置信区间。您的（“曲线可以具有给定概率的区域”）是贝叶斯视图，而置信区间是 frequentist 术语。在贝叶斯范式中，您正在寻找的不确定区间称为可信区间。

标签： matlab statistics confidence-interval data-fitting

【解决方案1】：

答案并不明显。

你需要使用：

   CI = confint(foo);

CI(1) => 3.088

CI(2) => 77.28

如果添加参数，也可以更改置信区间：

CI99 = confint(foo,0.99) %  The 99% confidence interval

正如@Dev-iL 所说：

这里的大图是 MATLAB 类/对象。你应该进入做methods(objectname)、properties(objectname)和的习惯甚至可能struct(objectname) 看看你有什么可用的。

methods(foo)    % return methods available for foo (confint(foo))
properties(foo) % return available properties of foo (get(foo,<Property>))
struct(foo)     % available structure values of foo (foo.<Value>)

【讨论】：

感谢您的回答。我认为这是cfit 类的某些属性，或者它可以从fit 函数的其他返回值中访问。帮助中cfit 下方的 3 行描述了confint。掌心。
@Crowley 有时我们只需要一杯咖啡 :)
@Crowley 更大的图景是 MATLAB 类/对象。您应该养成使用methods(objectname)、properties(objectname) 甚至可能是struct(objectname) 的习惯，看看您可以使用什么...
@Dev-iL 谢谢，我会将此信息添加到我的答案中
@Dev-iL 更大的图片？？ MATLAB 中的属性挖掘图。