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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