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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 curvas	Ecuaciones
poly1	Y = p1*x+p2
poly2	Y = p1*x^2+p2*x+p3
poly3	Y = p1*x^3+p2*x^2+...+p4
etc. hasta poly9	Y = 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 superficies	Ecuaciones
poly21	Z = 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 distribución	Ecuaciones
weibull	Y = a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

Nombres y ecuaciones de modelos exponenciales

Nombres de modelos exponenciales	Ecuaciones
exp1	Y = a*exp(b*x)
exp2	Y = a*exp(b*x)+c*exp(d*x)

Nombres y ecuaciones de modelos de serie de Fourier

Nombres de modelos de serie de Fourier	Ecuaciones
fourier1	Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)
fourier2	Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+a2*cos(2*x*p)+b2*sin(2*x*p)
fourier3	Y = 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 Gauss	Ecuaciones
gauss1	Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
gauss2	Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)
gauss3	Y = 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 potencia	Ecuaciones
power1	Y = a*x^b
power2	Y = 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 racionales	Ecuaciones
rat02	Y = (p1)/(x^2+q1*x+q2)
rat21	Y = (p1*x^2+p2*x+p3)/(x+q1)
rat55	Y = (p1*x^5+...+p6)/(x^5+...+q5)

Nombres y ecuaciones de modelos de suma de seno

Nombres de modelos de suma de seno	Ecuaciones
sin1	Y = a1*sin(b1*x+c1)
sin2	Y = a1*sin(b1*x+c1)+a2*sin(b2*x+c2)
sin3	Y = 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 spline	Descripción
cubicspline	Spline de interpolación cúbico
smoothingspline	Spline de suavizado

Nombres de modelos de interpolación

Tipo	Nombres de modelos de interpolación	Descripción
Curvas y superficies	linearinterp	Interpolación lineal
	nearestinterp	Interpolación vecina más cercana
	cubicinterp	Interpolación por splines cúbicos
Solo curvas	pchipinterp	Interpolación cúbica de Hermite por tramos que conserva su forma (PCHIP)
Solo superficies	biharmonicinterp	Interpolación biarmónica (MATLAB®griddata)
	thinplateinterp	Interpolación 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 Lowess	Descripción
lowess	Regresión lineal local
loess	Regresión cuadrática local