Posprocesar需要使用
Después在表面的曲线上使用métodos在调整的精确的分析过程中relación在数据上使用。Después关于调整的问题,关于计算积分和导数的估计区间métodos关于计算积分和导数的估计区间,关于计算积分和导数的估计区间。También puede utilization los métodos de posprocesamiento para determinar los valores atípicos de校正。
Puede utilzar las funciones de曲线拟合工具箱™para evaluar un ajuste representando los valores残差y los límites de predicción。Para obtener más información, consulte曲线调整评估.Para比较调整y generar código de MATLAB de forma interactiva, utilice la app曲线更健康.
应用程序
曲线更健康 | 拟合曲线和曲面的数据 |
一些必要
cfit |
构造函数del objectcfit |
coeffnames |
不存在的系数cfit ,sfit ofittype |
coeffvalues |
客体系数的价值cfit osfit |
confint |
干涉间隔与客体调整系数cfit osfit |
区分 |
区分cfit 或sfit 对象 |
函数宏指令 |
评估cfit ,sfit ,或fittype 对象 |
集成 |
对目标积分cfit |
情节 |
代表不反对cfit osfit |
predint |
Intervalos de predicción de un客体cfit osfit |
probvalues |
Valores de parámetros依赖问题的对象cfit osfit |
quad2d |
Integrar numéricamente un objtosfit |
sfit |
构造函数del objectsfit |
特马
- 在曲线拟合器应用程序创建多个适合
用于细化适合度、比较多个适合度以及使用统计数据确定最佳适合度的工作流。
- 探索和自定义场景
在曲线拟合应用程序,显示拟合,残差,曲面,或等高线图;显示预测边界和多个图,使用缩放,平移,数据游标和异常值模式;改变轴限制并打印图。
- 感谢你atípicos
消除puntos de forma interactiva o exclúyalos mediante una regla en la app曲线拟合器。También puede decluir valores atípicos utilzando la función
适合
.没有数据的地方basándose在远方的地方estén在模型中,在媒体中estándar。 - 选择验证数据
比较你的拟合与验证数据或测试集在曲线拟合应用程序。
- 生成代码并将其导出到工作区
从Curve Fitter应用程序中的交互式会话生成MATLAB代码,重新创建拟合和绘图,并在工作空间中分析拟合。
- 曲线调整评估
Este ejemplo muestra cómo trabajar con un adjust de curva。
- 从表面上进行评估
Este ejemplo muestra cómo表面的变化。
- 评估拉邦达德调整
Después de ajustar datos con uno más modelos, evalúe la bondad de ajuste con gráficas, estadísticas, valores residales y límites de predicción y confianza。
- 比较适合在曲线拟合应用程序
通过比较视觉和数值结果,包括拟合系数和拟合统计数据,找到最佳拟合。
- 比较调整中位数programación
Este ejemplo muestra cómo ajustar y comparar polinomios de hasta sexto grado usando曲线拟合工具箱™para ajustar algunos datos censales。
- Análisis de valores残差
计算模型的剩余价值计算计算差异的计算方法计算计算数据的计算方法计算计算数据的计算方法预测方法。
- Límites de confianza y predicción
El软件de la曲线拟合工具箱le permite计算器límites de confianza para los系数ajustados límites de predicción para las nuevas observaciones o para la función ajustada。
- 拟合的微分与积分
这个例子展示了如何在预测值处找到拟合的一阶导数和二阶导数,以及拟合的积分。