Curve Fitting Toolbox

Ajuste curvas y superficies a los datos mediante regresión, interpolación y suavizado

 

Curve Fitting Toolbox™ proporciona una app y funciones para ajustar curvas y superficies a los datos. Esta toolbox permite realizar análisis de datos exploratorios, preprocesar y posprocesar datos, comparar modelos candidatos y eliminar valores atípicos. Puede realizar análisis de regresión utilizando la librería de modelos lineales y no lineales proporcionados o especificar sus propias ecuaciones personalizadas. La librería proporciona condiciones iniciales y parámetros de solver optimizados para mejorar la calidad de los ajustes. Esta toolbox también soporta técnicas de modelado no paramétricas, tales como splines, interpolación y suavizado.

Después de crear un ajuste, puede aplicar diversos métodos de posprocesamiento para representar gráficamente, interpolar y extrapolar, estimar intervalos de confianza, y calcular integrales y derivadas.

Cómo empezar:

App Curve Fitting

Importe datos desde el área de trabajo de MATLAB y ajuste curvas y superficies. Realice regresión e interpolación lineal y no lineal.

App Curve Fitting

Ajuste curvas mediante la app Curve Fitting o las funciones de ajuste en la línea de comandos.

Ajuste de curvas mediante la app Curve Fitting.

Ajuste de superficies

Ajuste superficies mediante la app Curve Fitting o las funciones de ajuste en la línea de comandos.

Ajuste de superficie con la app Curve Fitting.

Regresión lineal y no lineal

Modele una variable de respuesta continua como una función de predictores usando regresión lineal y no lineal.

Ajuste lineal

Aplique regresión lineal eligiendo entre modelos de regresión estándar o utilizando ecuaciones personalizadas. Todos los modelos de regresión estándar incluyen condiciones iniciales y parámetros de solver optimizados para mejorar la calidad de los ajustes.

Visión general de las técnicas de regresión lineal.

Ajuste de superficies con ecuaciones personalizadas a datos biofarmacéuticos

Suavizado e interpolación

Utilice la interpolación para estimar valores entre puntos de datos conocidos y realice el ajuste usando splines de suavizado y regresión localizada para suavizar los datos.

Interpolación

Ajuste curvas o superficies interpolantes y estime valores entre puntos de datos conocidos.

Comparación de modelos interpolantes lineales.

Diferencias entre modelo y datos de tabla en la investigación del rendimiento del combustible.

Posprocesamiento

Después de ajustar una curva o una superficie, utilice métodos de posprocesamiento para representar gráficamente el ajuste. Analice la precisión, estime los intervalos de confianza y calcule integrales y derivadas.

Comparación y evaluación de ajustes

Cree diversos ajustes, compare los resultados gráficos y numéricos, y genere estadísticas de bondad del ajuste. Utilice los datos de validación para perfeccionar el ajuste.

Creación de diversos ajustes en la app Curve Fitting.

Representación gráfica

Personalice la representación gráfica y realice análisis adicionales, tales como valores atípicos, valores residuales, intervalos de confianza, integrales y derivadas.

Visualización y personalización de gráficas.

Splines

Cree splines con o sin datos. Controle las operaciones avanzadas de spline, incluidas la manipulación de roturas/nudos, la colocación óptima de nudos y la ponderación de puntos de datos.

Ajuste de splines a datos

Ajuste diversas splines a datos, incluidas las splines cúbicas y de suavizado con diversas condiciones de extremo, para curvas, superficies y objetos con más dimensiones.

Ajuste de una spline a datos de pruebas de titanio.

Spline 3D.