MATLAB：绘图数据与预测拟合

我试图绘制连接长度上的强度增加。在下面的示例中，创建了与我期望的相似的随机数据，并对其进行了拟合。 问题是我想确定每个长度（每个x值）的预测级别，而不是整个数据集的预测级别。如图所示，低x值的结果比高x值的结果分散得多

有谁能给我一个关于如何创建这种类型的图的提示（预测线正在远离拟合）

请参见以下示例图：

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由于yVec是通过使用sqrt（xVec）对随机分布进行加权而生成的，因此您实际上通过xVec（sqrt（xVec）改变了每个x值的随机变量的方差。您可以做的是通过使用xVec加权原始置信区间来重新计算置信区间。这里有一些基于你的代码

   %Generate random data
 xVec = 0:0.001:1;
 Distr = makedist('Normal','mu',10,'sigma',1);
 for i=1:length(xVec)
    yVec(i) = sqrt(xVec(i))*random(Distr);
 end

%Create fit and confidence interval
 FitVec = fit(xVec',yVec','poly4')
 pRvecConf = predint(FitVec,xVec,0.95,'observation','off');

 %get the fitting values
 fitY=feval(FitVec,xVec);
 %multiply the confidence interval with sqrt(xVec(i)).^2 
 ci=(fitY-pRvecConf(:,1)).*xVec';
 %get the weighted confidence interval
 Conf_new=[fitY-ci,fitY+ci];

 %Plot
 plot(FitVec,xVec,yVec) 
 hold on
 plot(xVec,Conf_new,'m--')
 legend('Data','Fitted curve','Confidence','Location','se')
 xlabel('Length')
 ylabel('Strength')

结果应该如下所示：

   %Generate random data
 xVec = 0:0.001:1;
 Distr = makedist('Normal','mu',10,'sigma',1);
 for i=1:length(xVec)
    yVec(i) = sqrt(xVec(i))*random(Distr);
 end

%Create fit and confidence interval
 FitVec = fit(xVec',yVec','poly4')
 pRvecConf = predint(FitVec,xVec,0.95,'observation','off');

 %get the fitting values
 fitY=feval(FitVec,xVec);
 %multiply the confidence interval with sqrt(xVec(i)).^2 
 ci=(fitY-pRvecConf(:,1)).*xVec';
 %get the weighted confidence interval
 Conf_new=[fitY-ci,fitY+ci];

 %Plot
 plot(FitVec,xVec,yVec) 
 hold on
 plot(xVec,Conf_new,'m--')
 legend('Data','Fitted curve','Confidence','Location','se')
 xlabel('Length')
 ylabel('Strength')