对变量的曲线进行调整cdatey流行， y代表y los datos。

负载人口普查；f =适合(cdate、流行,“poly2”）

系数(有95%置信限):p1 = 0.006541 (0.006124, 0.006958) p2 = -23.51 (-25.09， -21.93) p3 = 2.113e+04 (1.964e+04, 2.262 2e+04)

情节(f cdate流行)

如果你有一份文献目录，请参考fitType．

我们要对一个表面的二级多项式进行调整x是3级的y．代表我们的国家。

负载因特网科幻小说=适合(x, y, z,“poly23”）

线性模型Poly23: sf(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p21*x^2*y + p12*x*y^2 + p03*y^3P00 = 1.118 (0.9149, 1.321) p10 = -0.0002941 (-0.000502， -8.623e-05) p01 = 1.533 (0.7032, 2.364) p20 = -1.966e-08 (-0.0001009， - 0.0007863) p11 = 0.0003427 (-0.0001009， - 0.0007863) p02 = -6.951 (-8.421， -5.481) p21 = 9.563e-08 (-0.0007082， -0.0001721) p12 = -0.0004401 (-0.0007082， -0.0001721) p03 = 4.999 (4.082, 5.917)

情节(科幻,x, y, z)

Cargue洛拿督因特网y conviértalos en una tabla de MATLAB®。

负载因特网T =表(x, y, z);

具体的变量，如función适合Y代表el调整。

f = ((T。x，T.y],T.z,“linearinterp”）;情节(f, [T。x，T.y], T.z )

我们代表了洛斯达托斯，我们有调整的权利，我们有调整的权利fittypeyfitoptions， luego, Cree代表这个。

Cargue代表los datos encensus.mat．

负载人口普查情节(cdate、流行,“o”）

我们反对调整我们的模式，而不是直系的 $$y＝\mathrm{一个}（x-b{）}^n$$因此一个yb儿子系数yn这是一个问题。

fo = fitoptions (“方法”，“NonlinearLeastSquares”，.．.“低”(0, 0),.．.“上”(正无穷,max (cdate)),.．.曾经繁荣的[1]);英国《金融时报》= fittype (“*(取向)^ n”，“问题”，“n”，“选项”fo);

调整你的数据，这是你的勇气n= 2。

[curve2, gof2] =适合(cdate、流行、英国《金融时报》,“问题”, 2)

系数(95%置信限):a = 0.006092 (0.005743, 0.006441) b = 1789(1784,1793)问题参数:n = 2

gof2 =结构体字段:Sse: 246.1543 rsquare: 0.9980 dfe: 19 adjrsquare: 0.9979 rmse: 3.5994

调整你的数据，这是你的勇气n= 3。

[curve3, gof3] =适合(cdate、流行、英国《金融时报》,“问题”3)

系数(有95%置信限):a = 1.359e-05 (1.245e-05, 1.474e-05) b = 1725 (1718,1731

gof3 =结构体字段:adrsquare: 0.9980 rmse: 3.4944

代表我们的调整结果。

持有在情节(curve2“米”)情节(curve3“c”)传说(“数据”，“n = 2”，“n = 3”)举行从

Cargue algunos datos，他们代表了联合国小儿麻痹症cúbico centro y escala (正常化)我们的选择是稳健的。

负载人口普查；f =适合(cdate、流行,“poly3”，“正常化”，“上”，“稳健”，“Bisquare”）

系数(95%置信限):p1 = -0.4619 (-1.895, 0.9707) p2 = 25.01 (23.79, 26.22) p3 = 77.03 (74.37, 79.7) p4 = 62.81 (61.26, 64.37)

情节(f cdate流行)

define a una función en archive y utilícela para crear an tipo de adjust y justar una curva。

函数y = piecewiseLine (x, a, b, c, d, k)PIECEWISELINE由两件组成的线那不是连续的。y = 0(大小(x));这个例子包括一个for循环和if语句%纯粹是为了举例。为i = 1:长度(x)如果X (i) < k, y(i) = a + b.* X (i);其他的Y (i) = c + d. x(i);结束结束结束

x = [0.81; 0.91; 0.13; 0.91; 0.63; 0.098; 0.28; 0.55;.．.0.96; 0.96; 0.16; 0.97; 0.96);y = [0.17; 0.12; 0.16; 0.0035; 0.37; 0.082; 0.34; 0.56;.．.0.15; -0.046; 0.17; -0.091; -0.071);英国《金融时报》= fittype ('piecewiseLine(x, a, b, c, d, k)') f = fit(x, y, ft，)曾经繁荣的， [1, 0, 1, 0, 0.5])

我们可以通过ecuación个性化的方式来确定具体的方式。Represente洛杉矶resultados。

我们需要明确的定义为ecuación个性化，并根据个人喜好进行选择。

[x, y] =钛;gaussEqn =(a * exp() -(取向/ c) ^ 2) + d '

gaussEqn = ' * exp(((取向)/ c) ^ 2) + d '

startPoints = [1.5 900 10 0.6]

曾经繁荣=1×41.5000 900.0000 10.0000 0.6000

我们可以从ecuación个性化的角度进行调整，也可以从partida的角度进行调整，也可以从排除的角度进行定义，也可以从índice的角度进行调整，也可以从expresión的角度进行调整。Utilice排除我们将取消atípicos的价格调整。

f1 =适合(x, y, gaussEqn,“开始”曾经繁荣,“排除”， [1 10 25])

系数(95%置信限):a = 1.493 (1.432, 1.554) b = 897.4 (896.5, 898.3) c = 27.9 (26.55, 29.25) d = 0.6519 (0.6367, 0.6672)

f2 =适合(x, y, gaussEqn,“开始”曾经繁荣,“排除”， x < 800)

系数(95%置信限):a = 1.494 (1.41, 1.578) b = 897.4 (896.2, 898.7) c = 28.15 (26.22,30.09) d = 0.6466 (0.6169, 0.6764)

Represente读经台使用。

情节(f1, x, y)标题('拟合数据点1,10和25排除'）

图绘制(f2, x, y)标题('拟合的数据点排除，如x < 800'）

我们要明确的是，我们要排除所有的变量，这些变量都是我们需要调整的。我们可以在合同的前面重新调整合同，也可以在合同的前面重新调整合同。

我们需要明确的定义为ecuación个性化，并根据个人喜好进行选择。

[x, y] =钛;gaussEqn =(a * exp() -(取向/ c) ^ 2) + d '

gaussEqn = ' * exp(((取向)/ c) ^ 2) + d '

startPoints = [1.5 900 10 0.6]

曾经繁荣=1×41.5000 900.0000 10.0000 0.6000

使用向量índice和expresión。

excepde1 = [1 10 25];Exclude2 = x < 800;

我们可以通过ecuación personalizada来调整，也可以通过排除差别来调整。

f1 =适合(x, y, gaussEqn,“开始”曾经繁荣,“排除”, exclude1);f2 =适合(x, y, gaussEqn,“开始”曾经繁荣,“排除”, exclude2);

代表人员调整排除在外的数据。

情节(f1, x, y, exclude1)标题('拟合数据点1,10和25排除'）

图;情节(f2, x, y, exclude2)标题('拟合的数据点排除，如x < 800'）

对排除的表项进行调整，对排除的表项进行调整代表具体的排除的表项。

负载因特网= [x y]，z，“poly23”，“排除”， [1 10 25]);f = [x y]，z，“poly23”，“排除”， z > 1);图(f1， [x y]， z，“排除”， [1 10 25]);标题('拟合数据点1,10和25排除'）

图(f2， [x y]， z，“排除”， z > 1);标题('拟合排除的数据点z > 1'）

我们可以根据变量的大小来调整样条曲线月y压力，你可以到información清醒的地方去调整你的结构。代表我们在comparación和los datos的剩余价值。

负载enso；[曲线，良度，产量]=适合(月，压力，“smoothingspline”）;情节(压力曲线、月);包含(“月”）;ylabel (“压力”）;

代表los valores residuales en comparación con los datos de x (月）.

Plot (curve, month, pressure，“残差”)包含(“月”) ylabel (“残差”）

从结构的角度出发输出代表los valores residuales en comparación con los datos en y (压力）.

情节(压力、output.residuals、“。”)包含(“压力”) ylabel (“残差”）

关于指数的一般数据ajústelos关于初级数据ecuación关于指数模型的参考文献的调整曲线(指数单término)。Represente洛杉矶resultados。

x =(0:0.2:5)”;Y = 2*exp(-0.2*x) + 0.5*randn(size(x))); / /f =适合(x, y,“exp1”）;情节(f, x, y)

请使用函数anónimas para hacer que sea más fácil pasar otros datos a la función适合．

数据= importdata (“OpioidHypnoticSynergy.txt”）;异丙酚= data.data (: 1);Remifentanil = data.data (:, 2);痛觉计= data.data (: 3);Emax = 1;

效果= @(IC50A, IC50B, alpha, n, x, y).．.*(x/IC50A + y/IC50B + α *(x/IC50A)).．..* (y/IC50B))。^n ./(x/IC50A + y/IC50B +.．.alpha*(x/IC50A). *(y/IC50B))。^ n + 1);

alometryeeffect = fit([异丙酚，瑞芬太尼]，alometryeeffect，.．.曾经繁荣的， [2, 10, 1,0.8]，.．.“低”， [-Inf， -Inf， -Inf]，.．.“稳健”，“守护神”) plot(algometryeeffect，[异丙酚，瑞芬太尼]，Algometry)

帕拉propiedades上，较低的y曾经繁荣，我们应该对系数的顺序进行比较。

我们要调整一下。

英国《金融时报》= fittype (" b * x ^ 2 + c * x +一个“）;

我们可以在función上计算系数的顺序coeffnames．

coeffnames(英尺)

ans =3 x1细胞{a} {b} {' c '}

我们需要对系数的顺序进行分析，然后利用这些系数英国《金融时报》反对fittype．

我们要明确的是，我们要明确的是，我们要明确的是。

负载ensofit(月,压力,英国《金融时报》,曾经繁荣的, 1、3、5)

系数(95%置信限):a = 10.94 (9.362, 12.52) b = 0.0001677 (-7.985e-05, 0.0004153) c = -0.0224 (-0.06559, 0.02079)

为了表示一种勇气，我们可以计算出时间的系数:一个= 1，b = 3，c = 5．

También你可以给我一个选择，我可以给你的下一个选择，我可以给你一个新的选择。

选择= fitoptions(英尺)

options = Normalize: 'off' Exclude: [] Weights: [] Method: 'NonlinearLeastSquares' Robust: 'off' StartPoint: [1x0 double] Lower: [1x0 double] Upper: [1x0 double] Algorithm: ' confidence - region ' DiffMinChange: 1.0000e-08 DiffMaxChange: 0.1000 Display: 'Notify' MaxFunEvals: 600 MaxIter: 400 TolFun: 1.0000e-06 TolX: 1.0000e-06

选项。StartPoint = [10 1 3];选项。较低的＝［0 -Inf 0]; fit(month,pressure,ft,options)

a = 10.23 (9.448, 11.01) b = 4.335e-05 (-1.82e-05, 0.0001049) c = 5.523e-12(固定在边界)