Ajustar un modelo polinomial a los datos

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En este ejemplo se muestra cómo ajustar un modelo polinomial a los datos utilizando el método de mínimos cuadrados lineales.

Cargue el conjunto de datos patients.

load patients

Las variables Diastolic y Systolic contienen datos sobre las mediciones de presión arterial diastólica y sistólica, respectivamente. Ajuste un polinomio de tercer grado a los datos con Diastolic como variable de predicción y Systolic como respuesta.

polymodel = fit(Diastolic,Systolic,"poly3")
polymodel = 
     Linear model Poly3:
     polymodel(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p1 =   -0.001061  (-0.003673, 0.001551)
       p2 =      0.2844  (-0.3701, 0.9389)
       p3 =      -24.72  (-79.2, 29.76)
       p4 =       821.1  (-685.5, 2328)

polymodel contiene los resultados del ajuste. Muestre el método de mínimos cuadrados utilizado para estimar los coeficientes utilizando la función fitoptions.

opts = fitoptions(polymodel);
opts.Method
ans = 
'LinearLeastSquares'

La salida muestra que polymodel se ajusta a los datos con el método de mínimos cuadrados lineales. Evalúe polymodel en los valores de Diastolic y muestre el resultado junto con una gráfica de dispersión de los datos de presión arterial. 

plot(polymodel,Diastolic,Systolic)

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel x, ylabel y contains 2 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Data, Fitted curve.

La gráfica muestra que polymodel sigue el grueso de los datos.

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