Introducción al ajuste de datos
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™.
Para obtener más información, consulte Statistics and Machine Learning Toolbox y Deep Learning Toolbox™.
Cómo Empezar
Ejemplos
Referencia de Software
También puede consultar estos temas: data analysis, mathematical modeling, smoothing, machine learning, data fiting videos, AutoML, distribuciones de probabilidad, Mínimos cuadrados no lineales