曲线拟合 | 将曲线和曲面与数据拟合 |
cfit |
构造函数cfit 对象 |
coeffnames |
系数的名字cfit ,sfit ,或fittype 对象 |
coeffvalues |
系数的值cfit 或sfit 对象 |
confint |
的拟合系数的置信区间cfit 或sfit 对象 |
区分 |
区分cfit 或sfit 对象 |
函数宏指令 |
评估cfit ,sfit ,或fittype 对象 |
集成 |
集成cfit 对象 |
情节 |
情节cfit 或sfit 对象 |
predint |
预测区间为cfit 或sfit 对象 |
probvalues |
问题相关的参数值cfit 或sfit 对象 |
quad2d |
数值积分sfit 对象 |
sfit |
构造函数sfit 对象 |
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。
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。
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。
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。
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。
这个例子展示了如何使用曲线拟合。
这个例子展示了如何使用表面匹配。
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。
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。
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。
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。
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。
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。