Ajuste de datos mediante curvas, superficies y métodos no paramétricos

El ajuste de datos es el proceso mediante el que se ajustan modelos a datos y se analiza la precisión del ajuste. Los ingenieros y los científicos utilizan técnicas de ajuste de datos, incluidas ecuaciones matemáticas y métodos no paramétricos, para modelar datos adquiridos.

MATLAB® le permite importar y visualizar sus datos, así como realizar técnicas básicas de ajuste como interpolación polinómica y de splines. Puede realizar el ajuste de datos de forma interactiva usando MATLAB Basic Fitting tool, o de forma programática mediante MATLAB functions for fitting.

Los productos complementarios MATLAB amplían las capacidades de ajuste a lo siguiente:

  • Ajuste de curvas y superficies a datos mediante las funciones y la  App incluidas en Curve Fitting Toolbox™. Se incluyen varios modelos lineales, no lineales, paramétricos y no paramétricos. También puede definir sus propios modelos personalizados.
  • Ajuste de datos n-dimensionales mediante capacidades de regresión lineal y no lineal en Statistics and Machine Learning Toolbox™. También puede usar algoritmos de aprendizaje automático para el ajuste basado en datos.
  • Ajuste de datos con restricciones donde los parámetros tengan que satisfacer restricciones lineales y no lineales con Optimization Toolbox™.

Cómo Empezar



Referencia de Software

También puede consultar : Curve Fitting Toolbox, análisis de datos, aprendizaje sin supervisión, modelado predictivo, mantenimiento predictivo

Software de prueba disponible

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