曲线拟合应用简化了常见的任务，其中包括：

• 从MATLAB导入数据^®工作区
• 可视化你的数据进行探索性数据分析
• 使用多种拟合算法生成拟合
• 评估模型的准确性
• 执行后处理分析，其包括内插和外插，生成置信区间，并计算积分和导数
• 配合导出到MATLAB工作区进行进一步的分析
• 自动生成MATLAB代码，以捕获工作和任务自动化

在命令行工作让你开发的分析和可视化的自定义函数。这些功能使您可以：

• 用新的数据集重复分析
• 使用多个数据集复制分析(批处理)
• 嵌入拟合程序到MATLAB功能
• 扩展工具箱的基本功能

曲线拟合工具箱提供了一种用于命令行嵌合的简单直观的语法，如在下面的实施例：

• 线性回归:fittedmodel =拟合（[X，Y，Z，'poly11“）;
• 非线性回归：fittedmodel =拟合（X，Y，'fourier2“）;
• 插值：fittedmodel =拟合（[时间，温度]，能源，'cubicinterp“）;
• 平滑：fittedmodel =拟合（[时间，温度]，能源，'LOWESS”，“跨度”，0.12）;

拟合操作的结果存储在调用的对象中“fittedmodel。”通过对该对象应用一种方法，可以进行后处理分析，如绘图、求值、计算积分和导数，如下示例所示:

• 绘图：图（fittedmodel）
• 差异化：分化（fittedmodel，X，Y）
• 评价:fittedmodel（80，40）

曲线拟合工具箱使您可以移动交互式安装到命令行。使用的应用程序，可以自动生成MATLAB代码。您还可以创建与应用程序适合对象并将其导出到MATLAB工作区进行进一步的分析。

该工具箱支持超过100回万博1manbetx归模型，其中包括：

• 线，面
• 高阶多项式（高达第九度曲线和第五度表面）
• 傅立叶和幂级数
• 高斯
• 韦伯功能
• 指数
• 有理函数
• 正弦的总和

所有这些标准回归模型包括优化求解器参数和条件开始改善贴合质量。另外，您也可以使用自定义公式选项来指定自己的回归模型。

在曲线拟合应用程序，你可以生成使用下拉菜单基于复杂的参数模型拟合。在命令行，您可以使用直观的名称访问相同的模型。

在曲线拟合工具箱回归分析选项，您可以：

• bisquare或至少绝对残差：两种稳健回归的选择
• 指定解算器起动条件
• 约束回归系数
• 选择信任区或文伯格 - 马夸特算法

探索画廊（3个图像）

曲线拟合工具箱提供了广泛的描述性统计，包括：

• R平方和调整R方
• 由于错误和均方根误差平方和
• 自由程度

fit表在一个可排序表中列出了所有候选模型，使您能够快速地比较和对比多个模型。

该工具箱使您能够目视检查候选模型以揭示适合不在汇总统计明显的问题。例如，您可以：

• 生成并排的曲面和残差图，以搜索残差中的模式
• 同时绘制多个模型来比较他们如何适应在关键区域的数据
• 绘制作为一种新的表面两款车型之间的差异

曲线拟合工具箱支持验证技术，有助于防止过度拟万博1manbetx合。您可以生成使用训练数据集的预测模型，应用模型的验证数据集，然后评估拟合优度。