主要内容

このページ最新ではありませ。をクリックし，英语のの最新版版を参照参照し。

曲线近似の评価

ライブスクリプトを开く

この例，曲线を扱う方法示し。。。

データのと多项式近似近似

加载人口普查curvefit = fit（cdate，pop，'poly3'，，，，“正常化”，，，，'上'）
curvefit =线性模型poly3：curvefit（x）= p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4其中x通过平均1890和std 62.05系数（95％置信界）（95％置信度）：p1 = 0.921（-0.9743，2.816）p2 = 25.18（23.57，26.79）p3 = 73.86（70.33，77.39）p4 = 61.74（59.69，63.8）

出力に近似方程式，系数，系数の限界が表示されます。

近似，，残差予测限界のプロット

情节（曲线，cdate，pop）

图包含一个轴对象。轴对象包含2个类型行的对象。这些对象表示数据，拟合曲线。

近似のをプロットし。。

情节（曲线，cdate，pop，“残差”）

图包含一个轴对象。轴对象包含2个类型行的对象。这些对象表示数据，零行。

近似の限界をプロット。。

情节（曲线，cdate，pop，'predfunc'）

图包含一个轴对象。轴对象包含4个类型行的对象。这些对象表示数据，拟合曲线，预测界限。

指定し点での评価评価

Xに値をし，y = fittedModel（x）の形式すると特定の点近似评価评価できます。

Curvefit（1991）
ANS = 252.6690

多数のでの近似评価评価

モデルをのについて评価しししててて年年年外插し。。

xi =（2000：10：2050）。';曲线（XI）
ans =6×1276.9632 305.4420 335.5066 367.1802 400.4859 435.4468

それらのの限界を取得し。。

ci = predint（curvefit，xi）
CI =6×2267.8589 286.0674 294.3070 316.5770 321.5924 349.4208 349.7275 384.6329 378.7255 422.2462 408.5919 462.3017

され范囲近似近似予测区间をししますのの设定设定ででははは，，近似近似データデータのの范囲范囲全体全体についてプロットプロットさされれれれますますますます外插外插さささささ2050年にのののののののの。予测区间をプロットするにには，ててててpredobsまたはpreatfunを使用し。

情节（CDATE，POP，'o'）xlim（[1900,2050]）持有上情节（曲线，“ predobs'） 抓住离开

图包含一个轴对象。轴对象包含4个类型行的对象。这些对象代表拟合曲线，预测范围。

モデル方程式取得

近似名しモデル方程式近似系数近似系数信頼限界を表示します。

曲线
curvefit =线性模型poly3：curvefit（x）= p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4其中x通过平均1890和std 62.05系数（95％置信界）（95％置信度）：p1 = 0.921（-0.9743，2.816）p2 = 25.18（23.57，26.79）p3 = 73.86（70.33，77.39）p4 = 61.74（59.69，63.8）

モデル方程のみを取得はは公式を使用し。

公式（曲线）
ans ='p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4'

系数のと値の取得

名前でを指定し。。

p1 = curvefit.p1
P1 = 0.9210
p2 = curvefit.p2
P2 = 25.1834

すべての数を取得します。近似（f（x）= p1*x^3+...など）を确认，数のモデルを调べ。。

系数（CurveFit）
ans =4x1单元{'p1'} {'p2'} {'p3'} {'p4'}

すべての数値取得します。

系数（CurveFit）
ans =1×40.9210 25.1834 73.8598 61.7444

系数の信頼の取得

の信頼使用とと近似の评価比较比较に。。系数系数のの信頼信頼信頼限界限界によってによってのの精度精度がが决まり决まります。。范囲范囲のののの间隔间隔间隔间隔，，不确定不确定不确定不确定不确定がゼロする场合これらこれら系数がゼロではないいうをもてないないことことことことをを意味しますます。あるあるモデルモデル项项系数系数がゼロののそのそのその

contint（curvefit）
ans =2×4-0.9743 23.5736 70.3308 59.6907 2.8163 26.7931 77.3888 63.7981

适合度统计量の検证

适合度量コマンドライン取得するは，のいずれかを行います。

  • 曲线近似アプリ开き，[近似]，[ワークワークに]を选択近似と度をワークに。。。

  • 关数合身を使用してgof出力引数を。

gofと出力指定て近似を作成，适合度统计统计量と近似アルゴリズムアルゴリズム情报情报ますますます

[curvefit，gof，output] = fit（cdate，pop，'poly3'，，，，“正常化”，，，，'上'）
curvefit =线性模型poly3：curvefit（x）= p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4其中x通过平均1890和std 62.05系数（95％置信界）（95％置信度）：p1 = 0.921（-0.9743，2.816）p2 = 25.18（23.57，26.79）p3 = 73.86（70.33，77.39）p4 = 61.74（59.69，63.8）
gof =带有字段的结构：SSE：149.7687 RSQUARE：0.9988 DFE：17 ADGRSQUARE：0.9986 RMSE：2.9682
输出=带有字段的结构：数字：21 numparam：4个残差：[21x1 double] jacobian：[21x4 double] exitflag：1算法：'qR分解和求解'迭代：1

残差のプロットしおおよそ正规分布従っいることを确认します。

直方图（输出。保留，10）

图包含一个轴对象。轴对象包含类型直方图的对象。

近似，および残差のプロット

情节（曲线，cdate，pop，'合身'，，，，“残差”） 传奇地点西南子图（2,1,1）传奇地点西北

图包含2个轴对象。轴对象1包含2个类型行的对象。这些对象表示数据，拟合曲线。轴对象2包含2个类型行的对象。这些对象表示数据，零行。

メソッドの确认

この近似できるすべてメソッドを一覧し。。。

方法（CurveFit）
类CFIT的方法：ArgNames crint crominula numcoeffs setOptions类别依赖名称indepnames plot plot类型cfit区分集成predint coeffnames feval islinear islinear probnames coeffvalues fitoptions numargs pofvalues pofvalues

帮助fitメソッドメソッドメソッドの方法を确认し。。。

帮助cfit/差异
区分区分拟合结果对象。deriv1 =区分（fitobj，x）在x指定的点处区分模型fitobj，并在deriv1中返回结果。FitOBJ是由拟合或CFIT函数生成的拟合对象。x是矢量。deriv1是一个与x相同的向量。从数学上讲，deriv1 = d（fitobj）/d（x）。[deriv1，deriv2] =区分（fitobj，x）分别计算模型fitobj的第一个和第二个衍生物，deriv1和deriv2。另请参见CFIT/集成，拟合，CFIT。