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ajuste pormínimoscuadrados
Introduccion
曲线拟合工具箱™utilza el método de mínimos cuadrados cuando ajusta datos。这一调整需要一个模型来说明重新计算数据和预测más系数的关系。这个过程的结果在系数模型的estimación中。
对系数的估计是正确的，método de los mínimos cuadrados minimiza la la cuadrados de los valores residales。英勇的剩余和拿托斯的剩余是一致的
在我们的生活中留下了很多的痕迹
在哪里
缩印版cuadrados直系
Mínimos cuadrados lineales ponderados
缩印版cuadrados robustos
Mínimos cuadrados没有直线
Distribuciones de错误
我们可以把它看成是任意变量，我们可以把它看成是最重要的变量我们可以把它看成是最重要的变量
EL错误存在独奏en los Datos de Respuesta Y no en los Datos预测。
我们的错误是正常的(高斯)，
我想把我的名字写出来
SE asume que los错误se distribuenyen de forma普通波罗风普通Porquiona普通苏梅·普通件UnaAproximaciónadecuadaALAINDUCIONENDESCASSCALIDADS MEDIDAS。AUNQUEELMÉODODEAJUSTEPORMÜNIMOSCUADRADOSNO asume errats distroneidos con qualonidad cuando compula estiones deparámetro，elmétodofunciona mejor para datos que no contienen联合国Grannúmerodeer错误aleatorios con valores极值。LaDistribución正常es una de las discexiones de probabilidad en la que los错误aleatorios extremon没有儿子栖息地。SIN Embargo，LOS ResultAdosEstadísticosComoLosLímitesdeComenianza Y deDevicciónSíRegieren错误分布式Con Irmanicidad Para Su Validez。
如果有什么错误，就说什么错误。如果媒体是不存在的，句子应该是modelo不存在elección正确的说法，如果错误不存在sean puramente aleatorios和contengan错误sistemáticos。
在我们身上的变化意味着我们的错误是difusión。一个骰子是我们的命运的变化<一个class="indexterm" name="d123e4337">igual calidad．
我们的原则是，我们的错误是不变的está implícito en la regresión de mínimos我们的原则是不变的。因此，我们假设，我们的体重和体重的比例是相等的，我们的体重和体重是相等的，我们的体重和体重是相等的。Así，我们可以用一个新的例子来说明我们对调整后的系数的估计。
缩印版cuadrados直系
曲线拟合工具箱利用método de mínimos cuadrados para ajustar一个模型线性的los datos。联合国莫德罗<年代p一个nclass="emphasis">直系SE定义COMO UNA ECUACIONON Que ES Lineal EN LOS COOFISTES。Por Ejemalo，Los Polinomiales Son Lineales Pero Los de Gauss No Lo Son。Para Ilustrar el Proceso de Ajuste PorMínimosCuadradosLineales，Suponga Que Tiene
Para Resolver EstaEcuaciónpara los coefities desconocidos
我们可以通过我们的程序来调整我们的最小值我们可以通过我们的剩余价值来调整，我们的系数是决定性的差异
这个估计是parámetros verdaderos suelen代表con
这是我的名片
Solucion帕拉
Solucion帕拉
请观察一下，估计一下系数
从形式上说，我们的电话号码是fórmula
y＝
在哪里
Para El Polinomio de Primer Grado，Las Ecuaciones
lasolucióndemínimoscuadrados al问题es联合国矢量
（
在哪里
b= (
使用MATLAB的运算符<年代up>®（<一个href＝"https://es.mathworks.com/help/matlab/ref/mldivide.html" hreflang="en">MLDIVIDE.帕拉·索利尔联合国SISTema de eCuaciones Lineales同时帕拉·帕拉基Dado Que Invertir.
喝水可以reincorporar
ŷ＝
H＝
Un sombrero (acento circunflejo) sobre una letra denota una estimación de Un parámetro o Un pronóstico de modelo。La matriz de proyección
这是他的遗愿
r＝
缩印版cuadrados ponderados
我希望我的孩子能在我们的国家生活，在我们的国家，在我们的国家生活。如果你侵犯了你的权利，你可以在esté的影响下为你的权利而努力。如果需要调整，请使用regresión de mínimos cuadrados ponderados在调整过程中包括一个升级因素(ponderación)。La regresión de mínimos cuadrados ponderados减少La estimación de错误
在哪里
计算公式可以修改parámetros的公式expresión
在哪里
Ajustando Los Datos Y ImpordAndo Los Valores Residenes，Suele Ser Posible Compentinar Si Las Varianzas没有儿子恒定。en lagráficaque se muestra acontinuación，los datos contienen datos replicados de distinta calidad y se asume que el ajuste es correcto。La Grafica de Valores Revelua Revela Los Datos de Poca Calidad Y Tiene Forma de“Embudo”，EN El Que Los Valores Peinquen Una MayorDispersiónnnlosValoresde Respuesta Que Los Valores Predictores Grandes。
我们可以按比例把它变换成一个不变的价值。如果我们有很多错误，那么我们就可以用这些错误来表达我们的观点
如果单独计算误差变量的估计，就可以充分利用误差变量的估计。如果我们不认识彼此，那么我们可以具体地了解彼此的关系。我们可以在我们的网站上看到一般的估计，包括我们对这个国家的具体估计。因此，我们可以定义一个相对于其他国家的关系，但并不是说这个相对于其他国家的关系。
请相信，如果有独立药物的媒体，podría tener senzar esos números de medicones como ponderaciones。
缩印版cuadrados robustos
我可以告诉你，我们的错误是在distribución正常的情况下，我们没有习惯。Aun así，我是美洲驼<年代p一个nclass="emphasis">atipicos含有aparecer。
我们的校长需要调整一下，mínimos, cuadrados，和我们的关系，atípicos。我们想知道我们是否有足够的资金来调整我们的工作。我们想知道我们有足够的资金来调整我们的工作。对洛斯瓦洛瑞斯的影响极小atípicos，我们可以在regresión de mínimos咖啡。La toolbox proporciona estos dos métodos de regresión罗布斯塔:
El mínimo de valores residuales absoluto (LAR)。El método las identifica a curve que minimum la diencias absolutediencias los valores res, en lugar la diencias cuadráticas。如果你愿意，你将会有很大的影响。
Ponderaciones bicuadradas。Este método minimiza una suma ponderada de cuadrados, donde la ponderación dada a cada punto de datos依赖于esté cada punto de la línea de ajuste。Los puntos cerca de la línea obtienen una ponderación complete。Los puntos más alejados de la línea obtienen una ponderación reducida。Los puntos que están más alejados de la línea de lo que cabría esperar por casualidad obtienen ponderación cero。
En la mayoría de los casos, el método de ponderación bicuadrada是最好的选择，可以将公共汽车的曲线调整到mínimos cuadrados习惯，时间，最小的影响到los valores atípicos。
我们可以使用一个算法mínimos我们可以使用一个公式迭代我们可以使用一个算法
ajusta el modelo pormínimoscuadrados ponderados。
它洛杉矶<年代p一个nclass="emphasis">英勇残余ajustadosy los estandariza。Los Valores Residuales Ajustados Vienen Dados Por
r<年代ub>我儿子洛杉矶Valores Residuales deMínimosCuadrados习惯性Y.
KES UNA Constante de ajuste igual a 4,685 y
我们可以用función来计算咖啡的重量
我们可以通过这个比例得到ponderación回归向量，通过ponderación será得到ponderación罗布sta和ponderación回归向量。
如果收敛，句子habrá结束。相反，我们应该认识到我们的基本原则是怎样调整我们的基本原则。
我们可以用continuación比较线性的规则和稳健的双量纲。我们可以通过电话联系我们的客户，我们不可以está对我们的客户很有影响atípicos。
最小的lugar de los efectos de los valores atípicos con una regresión罗布斯塔，我们可以把它排除在调整之外。Consulte<一个href＝"https://es.mathworks.com/help/curvefit/removing-outliers.html" class="a">alifinar valoresatípicosPara obtener más información。
Mínimos cuadrados没有直线
EL Software De Curve Toolbox Utiliza LaFormulacióndemínimosuadrados没有Lineales Para Ajustar联合国Modelo No Lineal A LOS Datos。UN MOLUDO ON NO LINEAL SE DEFINE COMO UNA ECUACINONN QUE ES NO LINEAL EN LOS COEFISTES，O UNA COMBINACINIONEN DE LINELES Y NO LINELIS EN LOS COOFISTES。Por Ejeallo，Las de Gauss，Las Relaciones de Polinomios Y Las Funciones de Potencia Son Todas没有Lineales。
从形式上说，我们的电话号码是fórmula
y＝
在哪里
yES UN Vector de Respuestas
fEs una función de β y
β是系数矢量
X这是模型的矩阵
这是误差矢量
我们的系数不等于我们的矩阵técnicas我们的系数不等于我们的矩阵técnicas。因此，我们要求我们在我们所做的事情上反复强调:
开始使用estimación初始的系数。我们的生产方式是不一样的，我们可以按比例生产可供销售的商品。其他的模型，是与间隔的大小相关的[0,1]。
求实际系数的共轭对偶曲线。这是重建的勇气
ŷ＝
E意为cálculo de la<年代p一个nclass="emphasis">Jacobiana.德
调整系数y决定调整的时间。dirección y调整的幅度取决于调整的算法。工具箱与算法的比例:
Repita El Proceso Regresono Al Paso 2 Hasta Que El Ajuste alcance Los Criterios de Convergencia Especificato。
在没有直线的情况下，利用重量对模型进行稳健的调整，然后连续地进行调整。
我们可以通过aproximación的程序，ningún算法是绝对正确的，因为我们没有线性关系，我们的数据和我们的数据是一致的。但是，如果不合理，就不合理，就不合理，就不合理，就不合理。Consulte<一个href＝"https://es.mathworks.com/help/curvefit/parametric-fitting.html" class="a" hreflang="en">指定适合选项和优化的起点我们可以通过descripción和cómo的修改来预先确定。如果你不知道你的观点是什么，你就不知道你的观点是什么，debería修改一下，opción入门。
ajuste robusto.
Este ejemplo muestra cómo compare los efectos de exclusive valores atípicos y adjust robusto。El ejemplo muestra cómo excluir valores atípicos一个遥远的任意市长que 1,5 desviaciones estándar del modelo。一个continuación, los pasos comparan la acción de retirar los valores atípicos con la de valores atípicos。
Cree Unaseñalsinusoidal deferencia：
xdata =(0:0.1:2 *π)';y0 =罪(xdata);
Añada ruido a la señal con varianza no constant。
响应相关的高斯噪声gnoise = y0。* randn(大小(y0));<年代p一个n年代tyle="color:#228B22">%满头花白的噪音spnoise = zeros（尺寸（y0））;p = randperm（长度（y0））;Sppoints = P（1：圆（长度（p）/ 5））;spnoise（sppoints）= 5 * sign（y0（sppoints））;Ydata = Y0 + Gnoise + Spnoise;
我们可以参照正弦曲线来调整我们的参数，我们可以参照正弦曲线来调整我们的参数。
f = fittype (<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“* sin (b * x)”）;[gof fit1, fitinfo] =适合(xdata ydata f,<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">'起点'[1]);
Analice la información en la estructura fitinfo。
fitinfo
fitinfo =<年代p一个nclass="emphasis">结构体字段:nummobs: 63 numparam: 2 residuals: [63x1 double] Jacobian: [63x2 double] exitflag: 3 firstorderopt: 0.0883 iterations: 5 funcCount: 18 cgiterations: 0 algorithm: ' trustregion -reflective' stepsize: 4.1539e-04 message: '成功，但拟合停止，因为残差小于公差(TolFun)。'
我们可以从这些结构中获得剩余的价值。
残差= fitinfo.residuals;
将los "valores atípicos"确定为一个距离任意的市长，在1,5 desviaciones estándar del modelo de refercia y重新调整los datos con los valores atípicos exclude。
I = abs(residuals) > 1.5 * std(residuals);离群值= excludedata (xdata ydata,<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“指标”，一世）;fit2 = fit（xdata，ydata，f，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">'起点'[1],<年代p一个n年代tyle="color:#0000FF">......“排除”、异常值);
比较el efecto de excluir los valores atípicos con el efecto de darles una ponderación bicuadrada menor en un ajustrobusto。
fit3 = fit（xdata，ydata，f，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">'起点'[1],<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">'强壮的'，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“上”）;
代表los datos, los valores atípicos y los resultados de los adjustment。具体的信息。
情节(fit1<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">的r -xdata ydata,<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“k”。，异常值，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“m *”)举行<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">在情节(fit2<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“c——”)情节(fit3<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">”乙:“) xlim([0 2*pi])<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“数据”，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">'从第二次合适排除的数据'，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“原来适合”，<年代p一个n年代tyle="color:#0000FF">......'适合点被排除在外'，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">健壮的适合的)举行<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">从
代表los valores residuales para los dos adjustment tenendo en cuenta los valores atípicos:
图绘图（fit2，xdata，ydata，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“有限公司”，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“残差”)举行<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">在情节(fit3 xdata ydata,<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“软”，<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">“残差”)举行<年代p一个n年代tyle="color:#A020F0">从
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