主要内容

合适的后处理

绘制,离群值,残差,置信区间,验证数据,积分和导数,生成MATLAB®代码

曲线或曲面拟合完成后,利用后处理方法分析拟合数据是否准确。创建适合后,您可以应用各种后处理方法绘制、插值和外推;估计的置信区间;计算积分和导数。您还可以使用后处理方法来确定匹配的离群值。

您可以使用曲线拟合工具箱™函数,通过绘制残差和预测边界来评估拟合。有关更多信息,请参见评估曲线拟合.比较适合和生成MATLAB代码交互,使用曲线拟合应用程序。

应用程序

曲线拟合 将曲线和曲面与数据拟合

功能

cfit 构造函数cfit对象
coeffnames 系数的名字cfitsfit,或fittype对象
coeffvalues 系数的值cfitsfit对象
confint 的拟合系数的置信区间cfitsfit对象
区分 区分cfitsfit对象
函数宏指令 评估cfitsfit,或fittype对象
集成 集成cfit对象
情节 情节cfitsfit对象
predint 预测区间为cfitsfit对象
probvalues 问题相关的参数值cfitsfit对象
quad2d 数值积分sfit对象
sfit 构造函数sfit对象

主题

在曲线拟合应用程序中创建多个拟合

改进您的适合度,比较多个适合度,并使用统计数据确定最佳适合度的工作流。

探索和定制情节

在曲线拟合app中显示拟合图、残差图、曲面图或等高线图;显示预测边界和多个图,使用缩放、平移、数据光标和离群值模式;更改坐标轴限制并打印绘图。

删除离群值

在曲线拟合应用程序或使用适合函数,包括使用标准偏差根据与模型的距离排除异常值。

选择验证数据

在曲线拟合应用程序中比较您的拟合与验证数据或测试集。

生成代码和导出适合工作区

在曲线拟合应用程序的交互式会话中生成MATLAB代码,重新创建拟合和绘图,并在工作空间中分析拟合。

评估曲线拟合

这个例子展示了如何使用曲线拟合。

评估表面配合

这个例子展示了如何使用表面匹配。

评价拟合优度

用一个或多个模型拟合数据后,使用图、统计数据、残差、置信度和预测边界来评估拟合的优度。

在曲线拟合应用程序比较拟合

通过创建多个适合度来搜索最佳适合度,比较图形和数字结果(包括适合系数和适合度统计数据),并分析工作空间中的最佳适合度。

以编程方式比较适合

这个例子展示了如何使用曲线拟合工具箱拟合和比较六度以下的多项式,拟合一些普查数据。

残留分析

拟合模型的残差定义为响应数据与响应数据在每个预测值下的拟合值之间的差异。

置信和预测界限

曲线拟合工具箱软件可以计算拟合系数的置信界限,以及新观测值或拟合函数的预测界限。

Fit的微分与积分

这个例子展示了如何找到一个拟合的一阶导数和二阶导数,以及在预测值处的拟合积分。

特色的例子