曲線近似アプリにおける複数の近似の作成

近似の改良、複数の近似の比較、統計量を使用した最適な近似の決定のワークフロー。

プロットの調査とカスタマイズ

曲線近似アプリにおける近似プロット、残差プロット、表面プロットまたは等高線図の表示、予測限界および複数のプロットの表示、ズーム モード、パン モード、データ カーソル モードおよび外れ値モードの使用、座標軸の範囲の変更、プロットの出力。

外れ値の削除

曲線近似アプリまたは関数适合での、標準偏差を使用したモデルからの距離による外れ値の排除を含む、点の削除または規則による排除。

検証データの選択

曲線近似アプリでの近似と検証データまたはテスト セットとの比較。

コードの生成とワークスペースへの近似のエクスポート

曲線近似アプリにおける対話型のセッションからの MATLABコードの生成、近似とプロットの再作成、ワークスペースでの近似の解析。

曲線近似の評価

この例では、曲線近似を扱う方法を示します。

曲面近似の評価

この例では、曲面近似を扱う方法を示します。

適合度の評価

1.つ以上のモデルでデータを近似した後における、プロット、統計量、残差、信頼限界および予測限界を使用した適合度の評価。

曲線近似アプリにおける近似の比較

複数の近似の作成、グラフィカルな結果の比較、近似係数および適合度の統計量を含む数値結果の比較、ワークスペースでの最適な近似の解析により、最適な近似を探索。

近似のプログラムによる比較

この例では、曲线拟合工具箱を使用して 6.次までの多項式で国勢調査データを近似および比較する方法を示します。

残差分析

近似モデルの残差は、各予測子値における応答データと応答データの近似の差として定義されます。

信頼限界と予測限界

曲线拟合工具箱ソフトウェアでは、近似係数の信頼限界、新しい観測値または近似関数の予測限界を計算できます。

近似の微分と積分

この例では、予測子値について近似の 1.階および 2.階微分を求め、更にその近似の積分を求める方法を示します。