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Lista de modelos de biblioteca para ajuste de curvas y de superficie

Utilizar modelos de biblioteca para ajustar datos

Puede utilizar los modelos de biblioteca de Curve Fitting Toolbox™ para ajustar datos con la función fit. Utilice nombres de modelos de biblioteca como argumentos de entrada en las funciones fit, fitoptions y fittype.

Tipos de modelo de biblioteca

La siguiente tabla describe los modelos de biblioteca para curvas y superficies.

  • Utilice los enlaces de la tabla para consultar ejemplos e información detallada de cada tipo de biblioteca.

  • Si le interesa una referencia rápida de nombres de modelo para argumentos de entrada para la función fit, consulte Nombres y ecuaciones de modelos.

Tipos de modelos de biblioteca para curvas

Descripción

distribution

Modelos de distribución como Weibull. Consulte .

exponential

Función exponencial y suma de dos funciones exponenciales. Consulte Modelos exponenciales.

fourier

Hasta ocho términos de la serie de Fourier. Consulte Serie de Fourier.

gaussian

Suma de hasta ocho modelos de Gauss. Consulte Modelos de Gauss.

interpolant

Modelos de interpolación como: lineales, vecino más cercano, spline cúbico y spline cúbico que conserva su forma. Consulte .

polynomial

Modelos polinomiales, hasta grado nueve. Consulte .

power

Función de potencia y suma de dos funciones de potencia. Consulte .

rational

Modelos de ecuación racionales, de hasta quinto grado/quinto grado (es decir, hasta quinto grado tanto en el numerador como en el denominador). Consulte .

sin

Suma de hasta ocho funciones de seno. Consulte .

spline

Modelos de spline cúbico y de spline de suavizado. Consulte .

Tipos de modelos de biblioteca para superficies

Descripción

interpolant

Modelos de interpolación como: lineales, vecino más cercano, spline cúbico, biarmónicos e interpolación por splines de thin-plate. Consulte .

lowess

Modelos de suavizado Lowess. Consulte .

polynomial

Modelos polinomiales, hasta de grado cinco. Consulte .

Nombres y ecuaciones de modelos

Para especificar el modelo que quiere ajustar, consulte las siguientes tablas para obtener el nombre de modelo que utilizar como argumento de entrada para la función fit. Por ejemplo, para especificar una curva cuadrática con nombre de modelo "poly2":

f = fit(x, y,  'poly2')

Nombres y ecuaciones de modelos polinomiales

Ejemplos de nombres de modelos polinomiales para curvasEcuaciones
poly1Y = p1*x+p2
poly2Y = p1*x^2+p2*x+p3
poly3Y = p1*x^3+p2*x^2+...+p4
etc. hasta poly9Y = p1*x^9+p2*x^8+...+p10

Para superficies polinomiales, los nombres de modelo son 'polyij', donde i es el grado de x y j es el grado de y. El máximo para i y para j es cinco. El grado del polinomio es el máximo de i y j. El grado de x en cada término será menor o igual que i, y el grado de y en cada término será inferior o igual a j. Consulte la siguiente tabla para obtener algunos ejemplos de nombres y ecuaciones de modelos de muchos ejemplos potenciales.

Ejemplos de nombres de modelos polinomiales para superficiesEcuaciones
poly21Z = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y
poly13 Z = p00 + p10*x + p01*y + p11*x*y + p02*y^2 + p12*x*y^2 + p03*y^3
poly55 Z = p00 + p10*x + p01*y +...+ p14*x*y^4 + p05*y^5

Nombre y ecuación de modelo de distribución

Nombres de modelo de distribuciónEcuaciones
weibullY = a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

Nombres y ecuaciones de modelos exponenciales

Nombres de modelos exponencialesEcuaciones
exp1Y = a*exp(b*x)
exp2Y = a*exp(b*x)+c*exp(d*x)

Nombres y ecuaciones de modelos de serie de Fourier

Nombres de modelos de serie de FourierEcuaciones
fourier1Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)
fourier2Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+a2*cos(2*x*p)+b2*sin(2*x*p)
fourier3Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+...+a3*cos(3*x*p)+b3*sin(3*x*p)
etc. hasta fourier8 Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+...+a8*cos(8*x*p)+b8*sin(8*x*p)

Donde p = 2*pi/(max(xdata)-min(xdata)).

Nombres y ecuaciones de modelos de Gauss

Nombres de modelos de GaussEcuaciones
gauss1Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
gauss2Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)
gauss3Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+...+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)
etc. hasta gauss8 Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+...+a8*exp(-((x-b8)/c8)^2)

Nombres y ecuaciones de modelos de potencia

Nombres de modelos de potenciaEcuaciones
power1Y = a*x^b
power2Y = a*x^b+c

Nombres y ecuaciones de modelos racionales

Los modelos racionales son polinomios sobre polinomios en los que el coeficiente principal del denominador está establecido en 1. Los nombres de modelos son ratij, donde i es el grado del numerador y j es el grado del denominador. Los grados van hasta el cinco para el numerador y para el denominador.

Ejemplos de nombres de modelos racionalesEcuaciones
rat02Y = (p1)/(x^2+q1*x+q2)
rat21Y = (p1*x^2+p2*x+p3)/(x+q1)
rat55Y = (p1*x^5+...+p6)/(x^5+...+q5)

Nombres y ecuaciones de modelos de suma de seno

Nombres de modelos de suma de senoEcuaciones
sin1Y = a1*sin(b1*x+c1)
sin2Y = a1*sin(b1*x+c1)+a2*sin(b2*x+c2)
sin3Y = a1*sin(b1*x+c1)+...+a3*sin(b3*x+c3)
etc. hasta sin8 Y = a1*sin(b1*x+c1)+...+a8*sin(b8*x+c8)

Nombres de modelos de spline

Los modelos de spline son compatibles para el ajuste de curvas, no de superficies.

Nombres de modelos de splineDescripción
cubicsplineSpline de interpolación cúbico
smoothingsplineSpline de suavizado

Nombres de modelos de interpolación

TipoNombres de modelos de interpolaciónDescripción
Curvas y superficieslinearinterpInterpolación lineal
nearestinterpInterpolación vecina más cercana
cubicinterpInterpolación por splines cúbicos
Solo curvaspchipinterpInterpolación cúbica de Hermite por tramos que conserva su forma (PCHIP)
Solo superficiesbiharmonicinterp

Interpolación biarmónica (MATLAB®griddata)

thinplateinterpInterpolación por splines de thin-plate

Nombres de modelos de Lowess

Los modelos de Lowess son compatibles para el ajuste de superficies, no de curvas.

Nombres de modelos de LowessDescripción
lowessRegresión lineal local
loessRegresión cuadrática local