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Posprocesar ajustes

Gráficas, valores atípicos, valores residuales, intervalos de confianza, datos de validación, integrales y derivadas, generar código de MATLAB®

Después de ajustar una curva o superficie, utilice los métodos de posprocesamiento para analizar si el ajuste es preciso en relación con los datos. Después de crear un ajuste, puede aplicar distintos métodos de posprocesamiento para realizar representaciones, interpolaciones y extrapolaciones, estimar intervalos de confianza o calcular integrales y derivadas. También puede utilizar los métodos de posprocesamiento para determinar los valores atípicos de un ajuste.

Puede utilizar las funciones de Curve Fitting Toolbox™ para evaluar un ajuste representando los valores residuales y las cotas de predicción. Para obtener más información, consulte Evaluar un ajuste de curva. Para comparar ajustes y generar código de MATLAB de forma interactiva, utilice la app Curve Fitting.

Apps

Curve FittingAjuste curvas y superficies a datos

Funciones

cfitConstructor del objeto cfit
coeffnamesCoefficient names of cfit, sfit, or fittype object
coeffvaluesValores de coeficientes del objeto cfit o sfit
confintIntervalos de confianza para los coeficientes de ajuste de un objeto cfit o sfit
differentiateDifferentiate cfit or sfit object
fevalEvaluate cfit, sfit, or fittype object
integrateIntegrate cfit object
plotRepresentar un objeto cfit o sfit
predintPrediction intervals for cfit or sfit object
probvaluesProblem-dependent parameter values of cfit or sfit object
quad2dNumerically integrate sfit object
sfitConstructor for sfit object

Temas

Create Multiple Fits in Curve Fitting App

Workflow for refining your fit, comparing multiple fits, and using statistics to determine the best fit.

Explore and Customize Plots

In Curve Fitting app, display fit, residual, surface, or contour plots; display prediction bounds and multiple plots, use zoom, pan, data cursor, and outliers modes; change axes limits and print plots.

Eliminar valores atípicos

Elimine puntos o exclúyalos mediante una regla en la app Curve Fitting o con la función fit; excluya incluso valores atípicos por la distancia al modelo usando desviaciones estándar.

Select Validation Data

Compare your fit with validation data or test set in Curve Fitting app.

Generate Code and Export Fits to the Workspace

Generate MATLAB code from an interactive session in the Curve Fitting app, recreate fits and plots, and analyze fits in the workspace.

Evaluar un ajuste de curva

Este ejemplo muestra cómo trabajar con un ajuste de curva.

Evaluar un ajuste de superficie

Este ejemplo muestra cómo trabajar con un ajuste de superficie.

Evaluar la bondad de ajuste

Después de ajustar datos con uno o más modelos, evalúe la bondad de ajuste con gráficas, estadísticas, valores residuales y cotas de predicción y confianza.

Compare Fits in Curve Fitting App

Search for the best fit by creating multiple fits, comparing graphical and numerical results including fitted coefficients and goodness-of-fit statistics, and analyzing your best fit in the workspace.

Compare Fits Programmatically

This example shows how to fit and compare polynomials up to sixth degree using Curve Fitting Toolbox, fitting some census data.

Análisis de valores residuales

Los valores residuales de un modelo ajustado se definen como las diferencias entre los datos de respuesta y el ajuste de los datos de respuesta en cada valor predictor.

Límites de confianza y predicción

El software de la Curve Fitting Toolbox le permite calcular límites de confianza para los coeficientes ajustados y límites de predicción para las nuevas observaciones o para la función ajustada.

Differentiating and Integrating a Fit

This example shows how to find the first and second derivatives of a fit, and the integral of the fit, at the predictor values.

Ejemplos destacados