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Posprocesar ajustes

Gráficas, valores atípicos, valores residuales, intervalos de confianza, datos de validación, integrales y derivadas, generar código de MATLAB®

Después de ajustar una curva o spline, utilice los métodos de posprocesamiento para analizar si el ajuste a los datos es preciso. Después de crear un ajuste, puede aplicar distintos métodos de posprocesamiento para realizar representaciones, interpolaciones y extrapolaciones, estimar intervalos de confianza o calcular integrales y derivadas. También puede utilizar los métodos de posprocesamiento para determinar los valores atípicos de un ajuste.

Puede utilizar las funciones de Curve Fitting Toolbox™ para evaluar un ajuste representando los valores residuales y las cotas de predicción. Para obtener más información, consulte Evaluar un ajuste de curva. Para comparar ajustes y generar código de MATLAB de forma interactiva, utilice la app Curve Fitting.

Apps

Curve FittingAjuste curvas y superficies a datos

Funciones

cfitConstructor for cfit object
coeffnamesCoefficient names of cfit, sfit, or fittype object
coeffvaluesCoefficient values of cfit or sfit object
confintConfidence intervals for fit coefficients of cfit or sfit object
differentiateDifferentiate cfit or sfit object
fevalEvaluate cfit, sfit, or fittype object
integrateIntegrate cfit object
plotPlot cfit or sfit object
predintPrediction intervals for cfit or sfit object
probvaluesProblem-dependent parameter values of cfit or sfit object
quad2dNumerically integrate sfit object
sfitConstructor for sfit object

Temas

Evaluar un ajuste de curva

Este ejemplo muestra cómo trabajar con un ajuste de curva.

Evaluar la bondad de ajuste

Después de ajustar datos con uno o más modelos, evalúe la bondad de ajuste con gráficas, estadísticas, valores residuales y cotas de predicción y confianza.

Ejemplos destacados