如何为曲线拟合图设置误差线

Question

我对MATLAB很陌生。我可以通过 MATLAB 使用所有数据的平均值来绘制曲线拟合图。现在，我想在我的 Y 数据上设置错误栏。我现在有两个问题：1- 我应该如何在 MATLAB 中给出和定义误差线顺序？2-我应该如何在EXCEL文件中组织数据？我的意思是，我应该把重复放在列中吗？

我的图形是散点平台，我自己在 MATLAB 中的顺序如下：

 A=xlsread('C:UsersSaraDesktopbook');
 x=A(:,1);
 y=A(:,2);
 f=fit(x,y,'k*x^n')
 plot(f,'--',x,y,'o');
 xlabel('Time (min)')
 ylabel('qt(ppm)')
 d=fit(x,y,'(q*k*x)/(1+k*x)')
 hold on
 plot(d,'b:',x,y, 'o');
 legend('exp','pseudo','off','first')
 legend('exp','pseudo','exp','first')

非常感谢。

Answer 1

这就是我想出的，让我知道它是否是你需要的：

% Housekeeping
close all, clc
% Extract the data
x = A(:,1);
y = A(:,2);
% New data, comment out if you don't want to do this
for i=1:length(x)/3
    idx = (i-1)*3+1;
    x2(i) = mean(x(idx:(idx+2)));
    y2(i) = mean(y(idx:(idx+2)));
end
% Comment this if you want to use your original x and y
x = x2';
y = y2';

% Fit the data with model 1
f = fit(x,y,'k*x^n');
plot(x,y,'bo'), hold on
err = abs(f(y)-y); % Compute the error
% the err/2 is because it seems like error bar will do +-error so the
% length of the bar is twice the error
errorbar(x,y,err/2) % Plot the error
plot(x,f(y),'r--'), hold on
legend('data','error bars','model 2')
xlabel('Time (min)'), ylabel('qt(ppm)')
% Fit the data with model 2
figure
plot(x,y,'go'), hold on
d = fit(x,y,'(q*k*x)/(1+k*x)');
err = abs(d(y)-y); % Compute the error
errorbar(x,y,err/2) % Plot the error
plot(x,d(y),'r--'), hold on
legend('data','error bars','model 2')
xlabel('Time (min)'), ylabel('qt(ppm)')

建议，我已经对数据进行了平均，因为对于相同的 x，您有 3 个不同的样本，您不能将其直接提供给曲线拟合软件，或者更好地说您不应该这样做。

顺便说一下，我假设数据是这种格式的，因为当你粘贴它时，不清楚什么是x，什么是y：

%          0         0
%          0         0
%          0         0
%     2.0000    0.0853
%     2.0000    0.0890
%     2.0000    0.0800
%     5.0000    0.3398
%     5.0000    0.3248
%     5.0000    0.3310
%    10.0000    0.6197
%    10.0000    0.6000
%    10.0000    0.6166
%    15.0000    0.9558
%    15.0000    0.9590
%    15.0000    0.8923
%    20.0000    1.0030
%    20.0000    1.0000
%    20.0000    1.0045
%    25.0000    1.0110
%    25.0000    1.0100
%    25.0000    1.0210
%    30.0000    1.0010
%    30.0000    1.0110
%    30.0000    1.0110