polyfit
Ajuste polinomial de curvas
Descripción
[
realiza centrado y escalado para mejorar las propiedades numéricas tanto del polinomio como del algoritmo de ajuste. Esta sintaxis además devuelve p
,S
,mu
] = polyfit(x
,y
,n
)mu
, que es un vector de dos elementos con valores de centrado y escalado. mu(1)
es mean(x)
y mu(2)
es std(x)
. Con estos valores, polyfit
centra x
en cero y lo escala a la desviación estándar de unidad,
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Limitaciones
Si hay problemas con muchos puntos, aumentar el grado de ajuste polinomial con
polyfit
no siempre tiene como resultado un mejor ajuste. Los polinomios de orden alto pueden oscilar entre los puntos de datos, lo que provoca un peor ajuste a los datos. En esos casos, puede usar un ajuste polinomial de menor orden (que tiende a resultar más suave entre puntos) u otra técnica, según el problema.Los polinomios son funciones desacotadas y oscilatorias por naturaleza. Por lo tanto, no son muy adecuados para extrapolar datos acotados o monotónicos (ascendentes o descendentes).
Algoritmos
polyfit
usa x
para formar una matriz de Vandermonde V
con n+1
columnas y m = length(x)
filas, lo que tiene como resultado un sistema lineal
que polyfit
resuelve con p = V\y
. Puesto que las columnas de la matriz de Vandermonde son potencias del vector x
, el número de condición de V
suele ser mayor en los ajustes de orden alto, lo que tiene como resultado una matriz de coeficientes singular. En esos casos, el centrado y el escalado pueden mejorar las propiedades numéricas del sistema para obtener un ajuste más fiable.
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a