Curve Fitting Toolbox

回帰、補間、平滑化を使用したデータの曲線および曲面近似

 

Curve Fitting Toolbox™ には、データを曲線や曲面で近似するためのアプリや関数が用意されています。このツールボックスでは、探索的データ解析や、データの前処理/後処理、候補となるモデルの比較、異常値の排除などを実行できます。また、付属の線形モデルや非線形モデルのライブラリを使用するか、ユーザー独自のカスタム方程式を指定して、回帰解析を行うことができます。このライブラリには、近似の質を向上するために最適化されたソルバーパラメーターと開始条件が用意されています。またこのツールボックスでは、スプライン、内挿、平滑化などのノンパラメトリック モデリング手法も利用可能です。

近似を行った後には、プロット、内挿および外挿、信頼区間の推測、および積分と微分の計算のために、さまざまな後処理方法を適用できます。

今すぐ始める:

曲線近似アプリ

MATLAB ワークスペースからデータをインポートして、曲線や曲面で近似します。線形および非線形の回帰と内挿を実行します。

曲線近似アプリ

曲線近似アプリまたはコマンドラインの近似関数を使用して、曲線でデータを近似します。

曲線近似アプリを使用した曲線近似。

曲面近似

曲線近似アプリまたはコマンドラインの近似関数を使用して、曲面でデータを近似します。

曲線近似アプリを使用した曲面近似。

線形回帰および非線形回帰

線形回帰および非線形回帰を使用して、予測子の関数として連続応答変数をモデル化します。

線形近似

標準的な回帰モデルから選択するか、カスタム方程式を使用して、線形回帰を適用します。標準的な回帰モデルのすべてには、近似の質を向上するため最適化されたソルバーパラメーターと開始条件が用意されています。

線形回帰手法の概要。

非線形近似

指数、フーリエ級数、べき級数、ガウス、標準モデルを使用して、非線形パラメトリック回帰を適用します。

カスタム方程式を使用したバイオ医薬品データへの曲面近似

平滑化および内挿

内挿を使用して既知のデータ点間の値を推測し、平滑化スプラインと局所回帰を使用して近似し、平滑化します。

内挿

内挿曲線または内挿曲面を近似させ、既知のデータ点間の値を推測します。

線形内挿モデルの比較。

燃料効率の調査におけるモデルとテーブルデータの差異。

後処理

曲線または曲面で近似した後、後処理法を使用して近似をプロットします。正確かどうかを解析し、信頼区間を推測し、積分と微分を計算します。

近似の比較と評価

複数の近似を作成して、グラフおよび数値上の結果と適合度の統計を比較します。検証データを使用して、近似を調整します。

曲線近似アプリでの複数の近似の作成。

プロット

プロットをカスタマイズして、外れ値、残差、信頼区間、積分、微分など、追加の解析を実行します。

プロットの表示とカスタマイズ。

スプライン

データの有無にかかわらずスプラインを作成します。分割/節点の操作、最適な節点の配置、データ点の重み付けなど、高度なスプライン操作を制御します。

スプラインによるデータの近似

曲線、曲面、より高次元のオブジェクトについて、多様な端点条件を持つ 3 次スプラインおよび平滑化スプラインなどの、さまざまなスプラインによりデータを近似します。

スプラインによるチタンテストデータの近似

B スプライン、有理スプライン、NURBS

複雑な曲面を解析するために、B スプラインと一様および非一様有理スプライン (NURBS) を作成します。

3D スプライン。