次のベクトルがあります。
x = [0.0069 0.0052 0.0034 0.0024 0.0001 -0.0013 -0.0003 ...
-0.0026 -0.0040 -0.0031 -0.0034 -0.0017 -0.0013 -0.0017 ...
-0.0010 -0.0019 -0.0015 -0.0018 -0.0031 -0.0020 -0.0008 ...
0.0007 0.0031 0.0036 0.0060]
y = [0.0069 0.0061 0.0044 0.0031 0.0012 -0.0016 -0.0027 ...
-0.0032 -0.0033 -0.0042 -0.0031 -0.0019 -0.0021 -0.0013 ...
-0.0007 -0.0021 -0.0020 -0.0011 -0.0028 -0.0033 -0.0011 ...
0.0018 0.0027 0.0038 0.0051]
y=f(x)=m*x+pそして、可能性のある外れ値を無視して、y 対 x に最適な線形関数を取得するために、ロバスト フィットを使用しています。
[b,stats] = robustfit(x,y)
勾配がつくm = b(2) = 1.0402 +/- 0.0559
および y 切片p = b(1) = 5.1496e-06 +/- 1.6907e-04
stats.se不確実性は、マニュアルによると、係数推定の「標準」誤差であるから取得した値です。しかし、ご覧のとおり、y 切片の不確実性が大きすぎて、意味がないように見えます (取得した不確実性が信頼できない場合、ロバスト フィッティングを使用する意味はありますか?)。これを改善するための助けをいただければ幸いです。
事前にどうもありがとうございました！