线性和非线性回归
用线性或非线性图书馆模型或定制模型配合曲线或曲面
应用
| 曲线拟合 | 适合数据的曲线和曲面 |
职能
主题
教程
查找所有库模型类型曲线拟合应用程序和适合功能，设置拟合选项并优化起始点。
在曲线拟合工具箱中的最小二乘拟合，包括误差分布，线性，加权，鲁棒和非线性最小二乘。
在曲线拟合应用程序或与之合适的多项式适合功能。
在曲线拟合应用程序或与之合适的指数模型适合功能。
适合曲线拟合应用程序的傅里叶系列模型或适合功能。
在曲线拟合应用程序或与之合适的高斯模型适合功能。
曲线拟合应用程序的适合电源系列模型或适合功能。
曲线拟合应用程序的合理多项式模型或与适合功能。
在曲线拟合应用程序中或与之款模型的适合适合功能。
在曲线拟合应用程序或与之合适的威布尔分布模型适合功能。
如果工具箱库不包含所需的参数方程式，则可以创建自己的自定义方程。
工具工作流程
使用曲线配件应用程序将曲线和表面拟合到数据：选择数据，选择型号，然后保存会话。
选择要在曲线配件应用程序中配合曲线和曲面的数据，识别兼容的大小数据和故障排除数据问题。
通过创建多个适合来搜索最佳拟合，比较图形和数值结果，包括拟合系数和拟合统计数据，并分析您在工作空间中的最佳拟合。
使用示例数据创建和比较曲线拟合应用程序的表面适合。
曲线拟合工具箱软件为麻醉药物相互作用研究提供了一些示例数据。
此示例使用多个自定义非线性方程式拟合ENSO数据。
此示例使用一般（非线性）自定义模型在衰减的指数背景上适合两个可衰减的高斯峰值。
程序化工作流程
曲线拟合工具箱中的程序化曲线和表面配件的工作流程。
此示例显示如何使用曲线拟合工具箱™将多项式适用于某些人口普查数据。
此示例显示如何将自定义方程式拟合到人口普查数据，指定界限，系数和问题相关参数。
此示例显示如何使用曲线拟合工具箱™将响应曲面适合某些麻醉数据以分析药物交互效果。
特色例子
您还可以从以下列表中选择一个网站：
