我是靠谱客的博主 可靠往事,最近开发中收集的这篇文章主要介绍利用MATLAB绘制置信区域,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

<MATLAB小技巧之二十四:利用MATLAB绘制置信区域>

 

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统计中经常会遇到求置信区间、置信区域(如置信椭圆、置信椭球)等,有时候需要把置信区域画出来,这样看起看更为直观,下面结合具体案例介绍调用自编函数ConfidenceRegion绘制置信区域。

 

【例1】绘制置信区间。产生一元正态分布随机数向量,绘制样本数据的95%置信区间。

 
x = normrnd(10,4,100,1);
subplot(1,2,1)
ConfidenceRegion(x)
subplot(1,2,2)
ConfidenceRegion(x,'exp')

效果图如下图所示: 
 

【例2】绘制置信椭圆。产生二元正态分布随机数矩阵,绘制样本数据的95%置信椭圆区域。

 x = mvnrnd([1;2],[1 4;4 25],100);
subplot(1,2,1)
ConfidenceRegion(x)
subplot(1,2,2)
ConfidenceRegion(x,'exp')

果图如下图所示: 
 

【例3】绘制置信椭球。产生三元正态分布随机数矩阵,绘制样本数据的95%置信椭球区域。 
x = mvnrnd([1;2;3],[3 0 0;0 5 -1;0 -1 1],100);
subplot(1,2,1)
ConfidenceRegion(x)
subplot(1,2,2)
ConfidenceRegion(x,'exp')

效果图如下图所示: 
  

自编函数ConfidenceRegion程序代码如下:

 
function ConfidenceRegion(xdat,alpha,distribution)
%   绘制置信区域(区间、椭圆区域或椭球区域)
%   ConfidenceRegion(xdat,alpha,distribution)
%   xdat:样本观测值矩阵,p*N 或 N*p的矩阵,p = 1,2 或 3
%   alpha:显著性水平,标量,取值介于[0,1],默认值为0.05
%   distribution:字符串('norm'或'experience'),用来指明求置信区域用到的分布类型,
%   distribution的取值只能为字符串'norm'或'experience',分别对应正态分布和经验分布
%   CopyRight:xiezhh(谢中华)
%   date:2011.4.14
%
%   example1:x = normrnd(10,4,100,1);
%             ConfidenceRegion(x)
%             ConfidenceRegion(x,'exp')
%   example2:x = mvnrnd([1;2],[1 4;4 25],100);
%             ConfidenceRegion(x)
%             ConfidenceRegion(x,'exp')
%   example3:x = mvnrnd([1;2;3],[3 0 0;0 5 -1;0 -1 1],100);
%             ConfidenceRegion(x)
%             ConfidenceRegion(x,'exp')
% 设定参数默认值
if nargin == 1
    distribution = 'norm';
    alpha = 0.05;
elseif nargin == 2
    if ischar(alpha)
        distribution = alpha;
        alpha = 0.05;
    else
        distribution = 'norm';
    end
end
% 判断参数取值是否合适
if ~isscalar(alpha) || alpha>=1 || alpha<=0
    error('alpha的取值介于0和1之间')
end
if ~strncmpi(distribution,'norm',3) && ~strncmpi(distribution,'experience',3)
    error('分布类型只能是正态分布(''norm'')或经验分布(''experience'')')
end
% 检查数据维数是否正确
[m,n] = size(xdat);
p = min(m,n);  % 维数
if ~ismember(p,[1,2,3])
    error('应输入一维、二维或三维样本数据,并且样本容量应大于3')
end
% 把样本观测值矩阵转置,使得行对应观测,列对应变量
if m < n
    xdat = xdat';
end
xm = mean(xdat); % 均值
n = max(m,n);  % 观测组数
% 分情况绘制置信区域
switch p
    case 1    % 一维情形(置信区间)
        xstd = std(xdat); % 标准差
        if strncmpi(distribution,'norm',3)
            lo = xm - xstd*norminv(1-alpha/2,0,1); % 正态分布情形置信下限
            up = xm + xstd*norminv(1-alpha/2,0,1); % 正态分布情形置信上限
            %lo = xm - xstd*tinv(1-alpha/2,n-1); % 正态分布情形置信下限
            %up = xm + xstd*tinv(1-alpha/2,n-1); % 正态分布情形置信上限
            TitleText = '置信区间(基于正态分布)';
        else
            lo = prctile(xdat,100*alpha/2); % 经验分布情形置信下限
            up = prctile(xdat,100*(1-alpha/2)); % 经验分布情形置信上限
            TitleText = '置信区间(基于经验分布)';
        end
        % 对落入区间内外不同点用不同颜色和符号绘图
        xin = xdat(xdat>=lo & xdat<=up);
        xid = find(xdat>=lo & xdat<=up);
        plot(xid,xin,'.')
        hold on
        xout = xdat(xdat<lo | xdat>up);
        xid = find(xdat<lo | xdat>up);
        plot(xid,xout,'r+')
        h = refline([0,lo]);
        set(h,'color','k','linewidth',2)
        h = refline([0,up]);
        set(h,'color','k','linewidth',2)
        xr = xlim;
        yr = ylim;
        text(xr(1)+range(xr)/20,lo-range(yr)/20,'置信下限',...
            'color','g','FontSize',15,'FontWeight','bold')
        text(xr(1)+range(xr)/20,up+range(yr)/20,'置信上限',...
            'color','g','FontSize',15,'FontWeight','bold')
        xlabel('观测序号')
        ylabel('观测值')
        title(TitleText)
        hold off
    case 2    % 二维情形(置信椭圆)
        x = xdat(:,1);
        y = xdat(:,2);
        s = inv(cov(xdat));  % 协方差矩阵
        xd = xdat-repmat(xm,[n,1]);
        rd = sum(xd*s.*xd,2);
        if strncmpi(distribution,'norm',3)
            r = chi2inv(1-alpha,p);
            %r = p*(n-1)*finv(1-alpha,p,n-p)/(n-p)/n;
            TitleText = '置信椭圆(基于正态分布)';
        else
            r = prctile(rd,100*(1-alpha));
            TitleText = '置信椭圆(基于经验分布)';
        end
        plot(x(rd<=r),y(rd<=r),'.','MarkerSize',16)  % 画样本散点
        hold on
        plot(x(rd>r),y(rd>r),'r+','MarkerSize',10)  % 画样本散点
        plot(xm(1),xm(2),'k+');  % 椭圆中心
        h = ellipsefig(xm,s,r,1);  % 绘制置信椭圆
        xlabel('X')
        ylabel('Y')
        title(TitleText)
        hold off;
    case 3    % 三维情形(置信椭球)
        x = xdat(:,1);
        y = xdat(:,2);
        z = xdat(:,3);
        s = inv(cov(xdat));  % 协方差矩阵
        xd = xdat-repmat(xm,[n,1]);
        rd = sum(xd*s.*xd,2);
        if strncmpi(distribution,'norm',3)
            r = chi2inv(1-alpha,p);
            %r = p*(n-1)*finv(1-alpha,p,n-p)/(n-p)/n;
            TitleText = '置信椭球(基于正态分布)';
        else
            r = prctile(rd,100*(1-alpha));
            TitleText = '置信椭球(基于经验分布)';
        end
        plot3(x(rd<=r),y(rd<=r),z(rd<=r),'.','MarkerSize',16)  % 画样本散点
        hold on
        plot3(x(rd>r),y(rd>r),z(rd>r),'r+','MarkerSize',10)  % 画样本散点
        plot3(xm(1),xm(2),xm(3),'k+');  % 椭球中心
        h = ellipsefig(xm,s,r,2);  % 绘制置信椭球
        xlabel('X')
        ylabel('Y')
        zlabel('Z')
        title(TitleText)
        hidden off;
        hold off;
end
%--------------------------------------------------
%   子函数:用来绘制置信区域(椭圆或椭球)
%--------------------------------------------------
function  h = ellipsefig(xc,P,r,tag)
% 画一般椭圆或椭球:(x-xc)'*P*(x-xc) = r
[V, D] = eig(P); 
if tag == 1
    aa = sqrt(r/D(1));
    bb = sqrt(r/D(4));
    t = linspace(0, 2*pi, 60);
    xy = V*[aa*cos(t);bb*sin(t)];  % 坐标旋转
    h = plot(xy(1,:)+xc(1),xy(2,:)+xc(2), 'k', 'linewidth', 2);
else
    aa = sqrt(r/D(1,1));
    bb = sqrt(r/D(2,2));
    cc = sqrt(r/D(3,3));
    [u,v] = meshgrid(linspace(-pi,pi,30),linspace(0,2*pi,30));
    x = aa*cos(u).*cos(v);
    y = bb*cos(u).*sin(v);
    z = cc*sin(u);
    xyz = V*[x(:)';y(:)';z(:)'];  % 坐标旋转
    x = reshape(xyz(1,:),size(x))+xc(1);
    y = reshape(xyz(2,:),size(y))+xc(2);
    z = reshape(xyz(3,:),size(z))+xc(3);
    h = mesh(x,y,z);  % 绘制椭球面网格图
end

 

转载于:https://www.cnblogs.com/caizhao/p/8081604.html

最后

以上就是可靠往事为你收集整理的利用MATLAB绘制置信区域的全部内容,希望文章能够帮你解决利用MATLAB绘制置信区域所遇到的程序开发问题。

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