近似の後処理

プロット、外れ値、残差、信頼区間、検証データ、微積分、MATLAB^® コードの生成

曲線や曲面で近似を行った後、後処理方法を使用してデータの近似が正確かどうかを解析します。近似を作成した後、プロットや内挿、外挿、信頼区間の推定、微積分計算のためのさまざまな後処理方法を適用することができます。また、近似の外れ値を判定するために後処理方法を使用することもできます。

Curve Fitting Toolbox™ の関数を使用し、残差と予測範囲をプロットして近似を評価できます。詳細については、曲線近似の評価を参照してください。近似を比較して対話的に MATLAB コードを生成するには、曲線フィッターアプリを使用します。

アプリ

曲線フィッター

曲線や曲面によるデータへの近似

関数

`cfit`	`cfit` オブジェクト用コンストラクター
`coeffnames`	`cfit`、`sfit`、または `fittype` のオブジェクトの係数名
`coeffvalues`	`cfit` または `sfit` オブジェクトの係数の値
`confint`	`cfit` または `sfit` オブジェクトの近似係数の信頼区間
`differentiate`	`cfit` または `sfit` オブジェクトの微分
`feval`	`cfit`、`sfit` または `fittype` オブジェクトの評価
`integrate`	`cfit` オブジェクトの積分
`plot`	`cfit` または `sfit` オブジェクトのプロット
`predint`	`cfit` または `sfit` オブジェクトの予測区間
`probvalues`	`cfit` または `sfit` のオブジェクトの問題依存パラメーター値
`quad2d`	`sfit` オブジェクトの数値積分
`sfit`	`sfit` オブジェクト用コンストラクター

トピック

曲線フィッターアプリにおける複数の近似の作成
近似の改良、複数の近似の比較、統計量を使用した最適な近似の決定のワークフロー。
プロットの調査とカスタマイズ
曲線フィッターアプリにおける近似プロット、残差プロット、表面プロットまたは等高線図の表示、予測限界および複数のプロットの表示、ズームモード、パンモード、データカーソルモードおよび外れ値モードの使用、表面プロットおよび等高線図のカラーマップの変更、座標軸の範囲の変更、プロットの出力。
曲線フィッターアプリから Simulink ルックアップテーブルへの近似のエクスポート
曲面近似を曲線フィッターアプリから Simulink^® 2-D ルックアップテーブルにエクスポートします。
外れ値の削除
曲線フィッターアプリでの点の対話的な削除、またはルールによる削除。または、関数 fit の使用による外れ値の除外。標準偏差におけるモデルからの距離に基づいてデータを除外する。
検証データの選択
曲線フィッターアプリでの近似と検証データまたはテストセットとの比較。
コードの生成とワークスペースへの近似のエクスポート
曲線フィッターアプリの対話型セッションからの MATLAB コードの生成、近似とプロットの再作成、ワークスペースでの近似の解析。
曲線近似の評価
この例では、曲線近似を扱う方法を示します。
曲面近似の評価
この例では、曲面近似を扱う方法を示します。
適合度の評価
1 つ以上のモデルでデータに当てはめた後における、プロット、統計量、残差、信頼限界および予測限界を使用した適合度の評価。
曲線フィッターアプリにおける近似の比較
近似係数および適合度の統計量など、視覚的な結果と数値結果を比較して最適な近似を求めます。
近似のプログラムによる比較
この例では、Curve Fitting Toolbox™ を使用して 6 次までの多項式による国勢調査データへの近似および比較方法を示します。
残差分析
近似モデルの残差は、各予測子値における応答データと応答データの近似の差として定義されます。
信頼限界と予測限界
Curve Fitting Toolbox ソフトウェアでは、近似係数の信頼限界、新しい観測値または近似関数の予測限界を計算できます。
近似の微分と積分
この例では、予測子値について近似の 1 階および 2 階微分を求め、更にその近似の積分を求める方法を示します。