主要内容
合适的后处理
策划、离群值残差、置信区间、验证数据、积分和衍生品产生MATLAB®代码
应用程序
| 曲线拟合 | 适合数据曲线和表面 |
功能
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 |
适应系数的置信区间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 |
Problem-dependent参数值的cfit或sfit对象 |
quad2d |
数值积分sfit对象 |
sfit |
构造函数sfit对象 |
主题
工作流精炼你的健康,比较多个符合,并使用统计信息来确定最合适的方法。
在曲线拟合程序,显示符合、残余表面,或轮廓图;显示预测范围和多个块,使用缩放,平移,数据指针,和离群值模式;改变轴的限制和打印的情节。
删除点或排除规则的曲线拟合程序或使用适合功能,包括剔除离群值的距离模型,使用标准偏差。
比较符合验证数据或曲线拟合程序的测试集。
生成MATLAB代码从曲线拟合程序的交互式会话,创建适合和情节,分析适合在工作区中。
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一个表面。
后拟合数据与一个或多个模型,评估使用阴谋,拟合优度统计,残差,信心和预测。
通过创建多个搜索最合适,比较图形和数值结果包括拟合系数和拟合优度统计,并分析在工作区中你最适合。
这个例子展示了如何适应和比较多项式第六度使用曲线拟合工具箱,合适的一些统计数据。
从拟合模型的残差被定义为响应数据之间的差异和适合的响应数据在每个预测价值。
曲线拟合工具箱软件让你信心边界拟合系数,计算和预测范围为新的观测或拟合函数。
这个例子展示了如何找到一个合适的第一和第二的衍生品,和合适的积分预测价值。
