Curve Fitting Toolbox
Ajuste curvas y superficies a datos mediante regresión, interpolación y suavizado
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Curve Fitting Toolbox ofrece una app y funciones para ajustar curvas y superficies a datos. Esta toolbox permite realizar análisis exploratorio de datos, 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, splines, interpolación y suavizado.
Después de crear un ajuste, puede aplicar diversos métodos de posprocesamiento para representar gráficamente, interpolar, extrapolar, estimar intervalos de confianza, y calcular integrales y derivadas.
Ajuste curvas y superficies a datos interactivamente, visualice gráficas y analice estadísticas de ajuste con la app Curve Fitter. Explore diversos métodos y opciones de ajuste y genere código de MATLAB para reutilización y automatización.
Modele una variable de respuesta continua como una función de predictores empleando técnicas de regresión lineal y no lineal, y ecuaciones personalizadas con opciones adecuadas, para optimizar parámetros de solver y condiciones iniciales para mejorar la calidad del ajuste.
Estime valores entre puntos de datos conocidos con técnicas de interpolación. Extrapole valores fuera del dominio de datos de ajuste para curvas y superficies de interpolación.
Reduzca ruido y elimine tendencias estacionales de un conjunto de datos ajustando splines de suavizado, o mediante técnicas de suavizado y métodos de promedio móvil, filtro de Savitzky-Golay y modelos de Lowess.
Ajuste varios splines a datos, incluyendo splines cúbicos y de suavizado, con diversas condiciones de contorno, para curvas, superficies y objetos con dimensiones superiores. Controle operaciones avanzadas con splines, como manipulación de nudos, colocación óptima de nudos y ponderación de puntos de datos.
Analice el modelo ajustado explorando y personalizando gráficas, estimando intervalos de confianza, y calculando integrales y derivadas. Exporte modelos ajustados como bloques de tabla de búsqueda de Simulink u objetos ajustados.
“MATLAB nos permitió utilizar nuestra experiencia con marcos predictivos, análisis y coincidencia analógica para implementar algoritmos específicos del sector de geología. Con la ayuda del equipo de consultoría de MathWorks, desplegamos esos algoritmos como una aplicación fácil de usar para colegas de todo el mundo”.
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