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Ajuste de curvas y superficies

Ajuste de una curva

Para ajustar una curva de forma programática, siga los pasos de este sencillo ejemplo:

  1. Cargue algunos datos.

    load hahn1

    Cree un ajuste con la función fit, especificando las variables y el tipo de modelo (en este caso el tipo de modelo es rat23).

    f = fit( temp, thermex, 'rat23' )

    Represente el ajuste y los datos.

    plot( f, temp, thermex )
    f( 600 )

Para ver un ejemplo en el que se comparan varios ajustes polinomiales, consulte Ajuste polinomial de curvas.

Ajuste de una superficie

Para ajustar una superficie de forma programática, siga los pasos de este sencillo ejemplo:

  1. Cargue algunos datos.

    load franke
  2. Cree un ajuste con la función fit, especificando las variables y el tipo de modelo (en este caso el tipo de modelo es poly23).

     f = fit( [x, y], z, 'poly23' )
  3. Represente el ajuste y los datos.

    plot(f, [x,y], z)

Para ver un ejemplo en el que se ajustan ecuaciones personalizadas, consulte Surface Fitting With Custom Equations to Biopharmaceutical Data.

Tipos de modelo y análisis de ajuste

Para obtener detalles y ejemplos de tipos de modelo y análisis de ajuste específicos, consulte las siguientes secciones:

Flujo de trabajo para el ajuste mediante línea de comandos

El software Curve Fitting Toolbox™ proporciona diversos métodos para el modelado y análisis de datos.

Sugerencia

Para redactar código MATLAB® con rapidez para los ajustes y gráficas de curvas y superficies, use la app Curve Fitting y luego genere código. Puede transformar el análisis interactivo de un solo conjunto de datos en una función reutilizable para el análisis mediante línea de comandos o para procesar lotes con varios conjuntos de datos. Consulte Generate Code and Export Fits to the Workspace.

Para usar funciones de ajuste de curva para el análisis y el ajuste programático, siga este flujo de trabajo:

  1. Importe los datos al área de trabajo de MATLAB usando el comando load (si los datos ya se han almacenado con anterioridad en variables deMATLAB) o cualquiera de las funciones MATLAB para leer datos en determinados tipos de archivo. Puede que tenga que transformar los datos: consulte prepareCurveData o prepareSurfaceData.

  2. (Opcional) Si los datos son ruidosos puede que le interese suavizarlos usando la función smooth. Se usa el suavizado para identificar las principales tendencias en los datos que lo puedan ayudar a elegir una familia adecuada de modelos paramétricos. Si no hay ningún modelo paramétrico que resulte evidente o adecuado, el suavizado puede ser un fin en sí mismo, al proporcionar un ajuste no paramétrico de los datos.

    Nota

    El suavizado estima el centro de la distribución de la respuesta en cada predictor. Invalida la suposición de que los errores de los datos son independientes, por lo que asimismo invalida los métodos empleados para calcular los intervalos de confianza y de predicción. Por lo tanto, una vez que se identifica un modelo paramétrico mediante el suavizado, los datos originales deben pasarse a la función fit.

  3. Especifique un modelo paramétrico para los datos: un modelo de biblioteca de Curve Fitting Toolbox o un modelo personalizado que usted defina. Especifique el modelo pasando una cadena o expresión a la función fit u (opcionalmente) mediante un objeto fittype que usted cree con la función fittype.

    Para ver los modelos de biblioteca disponibles, consulte Lista de modelos de biblioteca para ajuste de curvas y de superficie.

  4. (Opcional) Puede crear una estructura de opciones de ajuste para el ajuste mediante la función fitoptions. Las opciones de ajuste especifican, por ejemplo, las ponderaciones de los datos, los métodos de ajuste y opciones de bajo nivel para el algoritmo de ajuste.

  5. (Opcional) Puede crear una regla de exclusión para el ajuste mediante la función excludedata. Las reglas de exclusión indican qué valores de datos se tratarán como valores atípicos y serán excluidos del ajuste.

  6. Especifique los datos x e y (y z, si se trata de un ajuste de superficie), un modelo (cadena, expresión u objeto fittype) y (opcionalmente) una estructura de opciones de ajuste y una regla de exclusión para que la función fit efectúe el ajuste.

    La función fit devuelve un objeto cfit (para curvas) o sfit (para superficies) que encapsula los coeficientes calculados y los valores estadísticos de ajuste. Para obtener más información sobre los objetos de ajuste, consulte Curve and Surface Fitting Objects and Methods.

  7. Puede posprocesar los objetos de ajuste que devuelve la función fit transfiriéndolos a diversas funciones, como feval, differentiate, integrate, plot, coeffvalues, probvalues, confint y predint.

Use las siguientes funciones para trabajar con ajustes de curvas y superficies.

Método de ajuste de curvas o superficiesDescripción

argnames

Obtener los nombres de los argumentos de salida

category

Obtener la categoría de ajuste

coeffnames

Obtener los nombres de coeficientes

coeffvalues

Obtener los valores de coeficientes

confint

Obtener los intervalos de confianza para los coeficientes de ajuste

dependnames

Obtener el nombre de la variable dependiente

differentiate

Diferenciar el ajuste

excludedata

Excluir datos del ajuste

feval

Evaluar el modelo para valores predictores concretos

fittype

Construir un objeto fittype

formula

Obtener la cadena de la fórmula

indepnames

Obtener el nombre de la variable independiente

integrate

Integrar un ajuste de curva

islinear

Determinar si el modelo es lineal

numargs

Obtener el número de argumentos de entrada

numcoeffs

Obtener el número de coeficientes

plot

Representar el ajuste

predint

Obtener los intervalos de predicción

probnames

Obtener nombres de parámetros dependientes de problemas

probvalues

Obtener valores de parámetros dependientes de problemas

quad2d

Integrar numéricamente el ajuste de superficie (objeto sfit)

setoptions

Definir opciones de ajuste de modelo

type

Obtener el nombre del modelo

Consulte también

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