Curve Fitting Toolbox

Adattamento di curve e superfici ai dati usando regressione, interpolazione e linearizzazione

 

Curve Fitting Toolbox™ fornisce un’applicazione e una serie di funzioni per l’adattamento di curve e superfici ai dati. Il toolbox consente di eseguire analisi esplorative, pre-elaborare e post-elaborare dati, confrontare modelli candidati e rimuovere valori anomali. È possibile condurre analisi di regressione utilizzando la libreria di modelli lineari e non lineari forniti o specificare le proprie equazioni personalizzate. La libreria fornisce condizioni iniziali e parametri del solutore ottimizzati per migliorare la qualità degli adattamenti. Il toolbox supporta anche tecniche di modellazione non parametriche, come spline, interpolazione e linearizzazione.

Dopo aver creato un adattamento, è possibile applicare una varietà di metodi di post-elaborazione per il plottaggio, l’interpolazione e l’estrapolazione, la stima degli intervalli di confidenza e il calcolo di integrali e derivati.

Per iniziare:

App Curve Fitting

Importa i dati dallo spazio di lavoro MATLAB e adatta curve e superfici. Esegui regressione e interpolazione lineari e non lineari.

Adattamento di curve con l’app Curve Fitting.

Adattamento di superfici

Adatta le superfici con l’app Curve Fitting o le funzioni di adattamento da riga di comando.

Adattamento di superfici con l’app Curve Fitting.

Regressione lineare e non lineare

Modella una variabile di risposta continua in funzione dei predittori mediante la regressione lineare e non lineare.

Adattamento lineare

Applica la regressione lineare scegliendo tra modelli di regressione standard o utilizzando equazioni personalizzate. Tutti i modelli di regressione standard includono condizioni iniziali e parametri del solutore ottimizzati per migliorare la qualità dell’adattamento.

Panoramica delle tecniche di regressione lineare.

Adattamento non lineare

Applica la regressione parametrica non lineare utilizzando esponenziali, serie di Fourier, serie di potenze, gaussiane e modelli standard.

Adattamento di superfici con equazioni personalizzate ai dati biofarmaceutici.

Linearizzazione e interpolazione

Utilizza l’interpolazione per stimare i valori tra punti di dati noti ed esegui l’adattamento mediante spline di linearizzazione e regressione localizzata per uniformare i dati.

Interpolazione

Adatta curve o superfici di interpolazione e stima i valori tra i punti di dati noti.

Confronto tra modelli di interpolanti lineari.

Differenze tra i dati del modello e di tabella nell’analisi di efficienza del carburante.

Post-elaborazione

Dopo aver adattato una curva o una superficie, utilizza i metodi di post-elaborazione per rappresentare graficamente l’adattamento. Analizzane l’accuratezza, stima gli intervalli di confidenza e calcola integrali e derivati.

Confronto e valutazione degli adattamenti

Crea più adattamenti, confronta i risultati grafici e numerici e le statistiche della bontà dell’adattamento. Usa i dati di convalida per affinare il tuo adattamento.

Creazione di più adattamenti nell’app Curve Fitting.

Plottaggio

Personalizza i grafici ed esegui ulteriori analisi come outlier, residui, intervalli di confidenza, integrali e derivati.

Visualizzazione e personalizzazione di grafici.

Spline

Costruisci spline con o senza dati. Controlla le operazioni avanzate della spline, tra cui la manipolazione di interruzioni/nodi, il posizionamento ottimale dei nodi e la ponderazione dei punti di dati.

Adattamento delle spline ai dati

Adatta varie spline ai dati, incluse spline cubiche e di linearizzazione con varie condizioni finali, per curve, superfici e oggetti di dimensioni maggiori.

Adattamento di una spline ai dati di test del titanio.