Регрессия является методом оценки отношения между ответом (выход) переменная и одним или несколькими предикторами (вход) переменные. Можно использовать линейную и нелинейную регрессию, чтобы предсказать, предсказать, и оценить значения между наблюдаемыми точками данных. Функции Curve Fitting Toolbox™ позволяют вам выполнять регрессию путем подбора кривой кривой или поверхности к данным, пользующимся библиотекой линейных и нелинейных моделей или пользовательскими уравнениями.
Используйте приложение Curve Fitting, чтобы соответствовать кривым и поверхностям к данным в интерактивном режиме. Для получения дополнительной информации смотрите Curve Fitting. Можно также использовать fit функционируйте, чтобы соответствовать кривой или поверхности к набору данных в командной строке. Для простого примера смотрите Полиномиальный Curve Fitting.
| Curve Fitting | Подходящие кривые и поверхности к данным |
Найдите все типы модели библиотеки для приложения Curve Fitting и fit функция, набор соответствует опциям и оптимизирует начальные точки.
Подбор кривой наименьших квадратов
Наименьшие квадраты, помещающиеся в Curve Fitting Toolbox, включая распределения ошибок, линейные, взвешенные, устойчивые, и нелинейный метод наименьших квадратов.
Приспособьте полиномы в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Подбирайте экспоненциальные модели в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Подбирайте серийные модели Фурье в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Подбирайте модели Gaussian в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Подбирайте модели степенного ряда в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Приспособьте рациональные полиномиальные модели в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Приспособьте сумму моделей синусов в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Приспособьте модели распределения Weibull в приложении Curve Fitting или с fit функция.
Если библиотека тулбокса не содержит желаемое параметрическое уравнение, можно создать собственное уравнение.
Интерактивная кривая и поверхностный подбор кривой
Подходящие кривые и поверхности к данным с помощью приложения Curve Fitting: выберите данные, выберите типы модели и сохраните сеансы.
Выберите данные, чтобы приспособить кривые и поверхности в приложении Curve Fitting, идентифицировать совместимые данные о размере и проблемы данных о поиске и устранении неисправностей.
Сравнение приближений в приложение Curve Fitting
Ищите лучшую подгонку путем создания нескольких подгонок, сравнения графических и числовых результатов включая подходящие коэффициенты, и статистика качества подгонки и анализ лучшего помещаются в рабочую область.
Поверхность, соответствующая к данным Франке
Создайте и сравните, поверхность помещается в приложение Curve Fitting с помощью данных в качестве примера.
Поверхность, соответствующая к биофармацевтическим данным
Программное обеспечение Curve Fitting Toolbox обеспечивает некоторые данные в качестве примера для исследования лекарственного взаимодействия анестезии.
Пользовательский нелинейный анализ данных ENSO
Этот пример соответствует данным ENSO с помощью нескольких пользовательских нелинейных уравнений.
Гауссов подбор кривой экспоненциальным фоном
Этот пример соответствует двум плохо разрешенным Гауссовым peaks на затухающем экспоненциальном фоне с помощью общей (нелинейной) пользовательской модели.
Изогнитесь и появитесь, соответствуя
Рабочий процесс для программируемой кривой и поверхности, помещающейся в Curve Fitting Toolbox.
Полиномиальное аппроксимирование кривыми
В этом примере показано, как соответствовать полиномам до шестой степени к некоторым данным о переписи с помощью Curve Fitting Toolbox™.
Пользовательский нелинейный подбор кривой переписи
В этом примере показано, как соответствовать пользовательскому уравнению к данным о переписи, задавая границы, коэффициенты и зависимый проблемой параметр.
Поверхность, соответствующая пользовательским уравнениям к биофармацевтическим данным
В этом примере показано, как использовать Curve Fitting Toolbox™, чтобы соответствовать, ответ появляется к некоторым данным об анестезии, чтобы анализировать эффекты лекарственного взаимодействия.
