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Regresión lineal y no lineal

Ajuste curvas o superficies con modelos de la biblioteca lineales o no lineales o con modelos personalizados

La regresión es un método para estimar la relación entre una variable de respuesta (salida) y una o más variables predictoras (entrada). Puede utilizar la regresión lineal y no lineal para predecir, pronosticar y estimar valores entre los puntos de datos observados. Las funciones de Curve Fitting Toolbox™ le permiten realizar regresiones ajustando una curva o superficie a los datos con la biblioteca de modelos lineales y no lineales, o con ecuaciones personalizadas.

Utilice la app Curve Fitter para ajustar curvas y superficies a los datos de forma interactiva. Para obtener más información, consulte Curve Fitting. También puede usar la función fit para ajustar una curva o superficie a un conjunto de datos desde la línea de comandos. Para ver un ejemplo sencillo, consulte Ajuste polinomial de curvas.

Apps

Curve FitterAjuste curvas y superficies a datos

Funciones

expandir todo

excludedataExcluir datos de un ajuste
fitAjustar curvas o superficies a datos
fittypeTipo de ajuste para curvas y superficies
fitoptionsCrear o modificar el objeto de opciones de ajuste
prepareCurveData Preparar entradas de datos para el ajuste de curvas
prepareSurfaceDataPrepare data inputs for surface fitting
argnames Nombres de los argumentos de entrada de un objeto cfit, sfit o fittype
categoryCategoría del ajuste de un objeto cfit, sfit o fittype
coeffnamesNombres de coeficientes de un objeto cfit, sfit o fittype
coeffvaluesValores de coeficientes del objeto cfit o sfit
dependnamesVariable dependiente de un objeto cfit, sfit o fittype
fevalEvaluar objetos cfit, sfit o fittype
formulaFórmula de un objeto cfit, sfit o fittype
getGet fit options structure property names and values
indepnamesVariable independiente de un objeto cfit, sfit o fittype
islinearDeterminar si un objeto cfit, sfit o fittype es lineal
numargsNúmero de argumentos de entrada de un objeto cfit, sfit o fittype
numcoeffsNúmero de coeficientes de un objeto cfit, sfit o fittype
probnamesNombres de parámetros dependientes de problemas de un objeto cfit, sfit o fittype
setAssign values in fit options structure
setoptions Definir opciones de ajuste de modelo
typeNombre de un objeto cfit, sfit o fittype

Temas

Tutoriales

  • Ajuste paramétrico
    Encuentre todos los tipos de modelos de biblioteca para la app Curve Fitter y la función fit, establezca opciones de ajuste y optimice puntos de partida.
  • Ajuste por mínimos cuadrados
    Realice un ajuste por mínimos cuadrados utilizando distribuciones de error y mínimos cuadrados lineales, ponderados, robustos y no lineales.
  • Modelos polinómicos
    Ajuste polinomios en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Modelos exponenciales
    Ajuste modelos exponenciales en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Serie de Fourier
    Ajuste modelos de serie de Fourier en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Modelos de Gauss
    Ajuste modelos de Gauss en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Serie de potencias
    Ajuste modelos de serie de potencias en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Rational Polynomials
    Fit rational polynomial models in the Curve Fitter app or with the fit function.
  • Modelos de suma de senos
    Ajuste modelos de suma de senos en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Distribuciones de Weibull
    Ajuste modelos de distribuciones de Weibull en la app Curve Fitter o con la función fit.
  • Modelos personalizados
    Si la biblioteca de Curve Fitting Toolbox no contiene la ecuación paramétrica que busca, puede crear una ecuación personalizada.
  • Custom Linear Fitting
    In the Curve Fitter app, you can use the Custom Equation fit to define your own linear or nonlinear equations.

Flujo de trabajo de herramientas

Flujo de trabajo programático