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 |
|---|---|
| Modelos de distribución como Weibull. Consulte Ajustar modelos de distribución de Weibull. |
| Función exponencial y suma de dos funciones exponenciales. Consulte Ajustar modelos exponenciales. |
| Hasta ocho términos de la serie de Fourier. Consulte Ajustar modelos de Fourier. |
| Suma de hasta ocho modelos gaussianos. Consulte Ajustar modelos gaussianos. |
| Modelos de interpolación como: lineales, vecino más cercano, spline cúbico y spline cúbico que conserva su forma. Consulte Ajuste no paramétrico. |
logarithmic | Modelos logarítmicos, incluyendo logaritmo natural, logaritmo en base 2 y logaritmo en base 10. Consulte Fit Logarithmic Models. |
| Modelos polinomiales, hasta grado nueve. Consulte Ajustar modelos polinomiales. |
| Función de potencia y suma de dos funciones de potencia. Consulte Ajustar modelos de series de potencias. |
| Modelos de ecuación racionales, de hasta quinto grado/quinto grado (es decir, hasta quinto grado tanto en el numerador como en el denominador). Consulte Fit Rational Models. |
| Suma de hasta ocho funciones de seno. Consulte Ajustar modelos de suma de senos. |
sigmoidal | Modelos sigmoides, incluyendo logísticos, logísticos de 4 parámetros y de Gompertz. Consulte Fit Sigmoidal Models. |
| Modelos de spline cúbico y de spline de suavizado. Consulte Ajuste no paramétrico. |
| Tipos de modelos de biblioteca para superficies | Descripción |
|---|---|
| Modelos de interpolación como: lineales, vecino más cercano, spline cúbico, biarmónicos e interpolación por splines de thin-plate. Consulte Interpolación con Curve Fitting Toolbox. |
| Modelos de suavizado Lowess. Consulte Suavizado lowess. |
| Modelos polinomiales, hasta de grado cinco. Consulte Ajustar modelos polinomiales. |
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 'poly, donde ij'i es el grado de x y j es el grado de y. El máximo tanto para i como 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 gaussianos
| Nombres de modelos gaussianos | 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 logarítmicos
| Nombre del modelo logarítmico | Ecuaciones |
|---|---|
log | Y = a*log(x)+b |
log10 | Y = a*log10(x)+b |
log2 | Y = a*log2(x)+b |
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 y ecuaciones de modelos sigmoides
| Nombres del modelo sigmoide | Ecuaciones |
|---|---|
logistic | Y = a/(1+exp(-b*(x-c))) |
logistic4 | Y = d+(a-d)/(1+(x/c)^b) |
gompertz | Y = d+(a-d)*exp(-exp(-b*(x-c))) |
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 por vecinos más cercanos | |
cubicinterp | Interpolación por splines cúbicos | |
| Solo curvas | pchipinterp | Interpolación cúbica de Hermite por tramos que conserva su forma (PCHIP) |
| Solo superficies | naturalinterp | Interpolación por vecinos naturales |
biharmonicinterp | Interpolación biarmónica (MATLAB® | |
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 |