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Evaluar un ajuste de superficie

Este ejemplo muestra cómo trabajar con un ajuste de superficie.

Cargar datos y ajustar una superficie polinomial

load franke;
surffit = fit([x,y],z,'poly23','normalize','on')

     Linear model Poly23:
     surffit(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p21*x^2*y 
                    + p12*x*y^2 + p03*y^3
       where x is normalized by mean 1982 and std 868.6
       and where y is normalized by mean 0.4972 and std 0.2897
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p00 =      0.4253  (0.3928, 0.4578)
       p10 =      -0.106  (-0.1322, -0.07974)
       p01 =     -0.4299  (-0.4775, -0.3822)
       p20 =     0.02104  (0.001457, 0.04062)
       p11 =     0.07153  (0.05409, 0.08898)
       p02 =    -0.03084  (-0.05039, -0.01129)
       p21 =     0.02091  (0.001372, 0.04044)
       p12 =     -0.0321  (-0.05164, -0.01255)
       p03 =      0.1216  (0.09929, 0.1439)

La salida muestra la ecuación modelo ajustada, los coeficientes ajustados y los límites de confianza para los coeficientes ajustados.

Representar el ajuste, datos, valores residuales y límites de predicción

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

Represente el ajuste de los valores residuales.

plot(surffit,[x,y],z,'Style','Residuals')

Represente los límites de predicción del ajuste.

plot(surffit,[x,y],z,'Style','predfunc')

Evaluar el ajuste en un punto específico

Evalúe el ajuste en un punto específico definiendo un valor para x e y con esta fórmula: z = fittedmodel(x,y).

surffit(1000,0.5)

ans = 0.5673

Evaluar los valores de ajuste en muchos puntos

xi = [500;1000;1200];
yi = [0.7;0.6;0.5];
surffit(xi,yi)

ans = 3×1

    0.3771
    0.4064
    0.5331

Obtenga límites de predicción en dichos valores.

[ci, zi] = predint(surffit,[xi,yi])

ci = 3×2

    0.0713    0.6829
    0.1058    0.7069
    0.2333    0.8330

zi = 3×1

    0.3771
    0.4064
    0.5331

Obtener la ecuación modelo

Indique el nombre del ajuste para mostrar la ecuación modelo, los coeficientes ajustados y los límites de confianza para los coeficientes ajustados.

surffit

     Linear model Poly23:
     surffit(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p21*x^2*y 
                    + p12*x*y^2 + p03*y^3
       where x is normalized by mean 1982 and std 868.6
       and where y is normalized by mean 0.4972 and std 0.2897
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p00 =      0.4253  (0.3928, 0.4578)
       p10 =      -0.106  (-0.1322, -0.07974)
       p01 =     -0.4299  (-0.4775, -0.3822)
       p20 =     0.02104  (0.001457, 0.04062)
       p11 =     0.07153  (0.05409, 0.08898)
       p02 =    -0.03084  (-0.05039, -0.01129)
       p21 =     0.02091  (0.001372, 0.04044)
       p12 =     -0.0321  (-0.05164, -0.01255)
       p03 =      0.1216  (0.09929, 0.1439)

Para obtener solo la ecuación modelo, utilice formula.

formula(surffit)

ans = 
'p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p21*x^2*y + p12*x*y^2 + p03*y^3'

Obtener nombres y valores de coeficiente

Especifique un coeficiente por su nombre.

p00 = surffit.p00

p00 = 0.4253

p03 = surffit.p03

p03 = 0.1216

Obtenga todos los nombres de coeficientes. Observe la ecuación de ajuste (por ejemplo, f(x,y) = p00 + p10*x...) para ver los términos del modelo para cada coeficiente.

coeffnames(surffit)

ans = 9x1 cell
    {'p00'}
    {'p10'}
    {'p01'}
    {'p20'}
    {'p11'}
    {'p02'}
    {'p21'}
    {'p12'}
    {'p03'}

Obtenga todos los valores de coeficientes.

coeffvalues(surffit)

ans = 1×9

    0.4253   -0.1060   -0.4299    0.0210    0.0715   -0.0308    0.0209   -0.0321    0.1216

Obtener los límites de confianza en los coeficientes

Utilizar los límites de confianza en los coeficientes le resultará útil para evaluar y comparar ajustes. Los límites de confianza en los coeficientes determinan su precisión. Los límites muy separados indican incertidumbre. Si los límites cruzan por cero para los coeficientes lineales, significa que no puede tener la certeza de que estos coeficientes difieran de cero. Si los términos de algunos modelos tienen coeficientes de cero, entonces no ayudarán con el ajuste.

confint(surffit)

ans = 2×9

    0.3928   -0.1322   -0.4775    0.0015    0.0541   -0.0504    0.0014   -0.0516    0.0993
    0.4578   -0.0797   -0.3822    0.0406    0.0890   -0.0113    0.0404   -0.0126    0.1439

Buscar métodos

Enumere todos los métodos que puede utilizar con el ajuste.

methods(surffit)

Methods for class sfit:

argnames       dependnames    indepnames     predint        sfit           
category       differentiate  islinear       probnames      type           
coeffnames     feval          numargs        probvalues     
coeffvalues    fitoptions     numcoeffs      quad2d         
confint        formula        plot           setoptions     

Utilice el comando help para descubrir cómo utilizar un método de ajuste.

help sfit/quad2d

 QUAD2D  Numerically integrate a surface fit object.
    Q = QUAD2D(FO, A, B, C, D) approximates the integral of the surface fit
    object FO over the planar region A <= x <= B and C(x) <= y <= D(x). C and D
    may each be a scalar, a function handle or a curve fit (CFIT) object.
 
    [Q,ERRBND] = QUAD2D(...) also returns an approximate upper bound on the
    absolute error, ERRBND.
 
    [Q,ERRBND] = QUAD2D(FUN,A,B,C,D,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...) performs
    the integration with specified values of optional parameters. 
 
    See QUAD2D for details of the upper bound and the optional parameters. 
      
    See also: QUAD2D, FIT, SFIT, CFIT.

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