Main Content

피팅 후처리

플로팅, 이상값, 잔차, 신뢰구간, 검증 데이터, 적분 및 도함수, MATLAB® 코드 생성

곡선 또는 곡면을 피팅한 후에는 후처리 방법을 사용하여 데이터에 대한 피팅이 정확한지 분석합니다. 피팅을 만든 후에는 플로팅, 보간 및 외삽, 신뢰구간 추정, 적분 및 도함수 계산을 위한 다양한 후처리 방법을 적용할 수 있습니다. 후처리 방법을 사용하여 피팅의 이상값을 확인할 수도 있습니다.

Curve Fitting Toolbox™ 함수를 사용해 잔차와 예측한계를 플로팅하여 피팅을 평가할 수 있습니다. 자세한 내용은 곡선 피팅 값 구하기 항목을 참조하십시오. 대화형 방식으로 피팅을 비교하고 MATLAB 코드를 생성하려면 곡선 피팅기 앱을 사용하십시오.

곡선 피팅기데이터에 곡선 및 곡면 피팅

함수

cfitcfit 객체에 대한 생성자
coeffnamescfit, sfit 또는 fittype 객체의 계수 이름
coeffvaluescfit 또는 sfit 객체의 계수 값
confintcfit 또는 sfit 객체의 피팅 계수에 대한 신뢰구간
differentiatecfit 또는 sfit 객체 미분
fevalcfit, sfit 또는 fittype 객체 값 구하기
integratecfit 객체 적분
plotcfit 또는 sfit 객체 플로팅
predintcfit 또는 sfit 객체에 대한 예측 구간
probvaluescfit 또는 sfit 객체의 문제 종속적 파라미터 값
quad2d수치적으로 sfit 객체 적분
sfitsfit 객체에 대한 생성자

도움말 항목

  • Create Multiple Fits in Curve Fitter App

    Workflow for refining your fit, comparing multiple fits, and using statistics to determine the best fit.

  • Explore and Customize Plots

    In the Curve Fitter app, display fit, residual, surface, or contour plots; display prediction bounds and multiple plots, use zoom, pan, data cursor, and outliers modes; change axes limits and print plots.

  • Export Fit from Curve Fitter App to Simulink Lookup Table

    Export a surface fit from the Curve Fitter app to a Simulink® 2-D lookup table.

  • 이상값 제거하기

    곡선 피팅기 앱에서 대화형 방식으로 점을 제거하거나 규칙을 기반으로 점을 제외합니다. 또는 fit 함수를 사용하여 이상값을 제외합니다. 표준편차를 사용하여 모델로부터의 거리를 기준으로 데이터를 제외할 수 있습니다.

  • 검증 데이터 선택하기

    곡선 피팅기 앱에서 피팅을 검증 데이터 또는 테스트 세트와 비교합니다.

  • Generate Code and Export Fits to the Workspace

    Generate MATLAB code from an interactive session in the Curve Fitter app, recreate fits and plots, and analyze fits in the workspace.

  • 곡선 피팅 값 구하기

    이 예제에서는 곡선 피팅을 다루는 방법을 보여줍니다.

  • 곡면 피팅 값 구하기

    이 예제에서는 곡면 피팅을 다루는 방법을 보여줍니다.

  • 적합도 평가하기

    하나 이상의 모델로 데이터를 피팅한 후에, 플롯, 통계량, 잔차, 신뢰한계 및 예측한계를 사용하여 적합도를 평가합니다.

  • Compare Fits in Curve Fitter App

    Find the best fit by comparing visual and numeric results, including fitted coefficients and goodness-of-fit statistics.

  • 프로그래밍 방식으로 피팅 비교하기

    이 예제에서는 Curve Fitting Toolbox™를 사용해 다항식을 최대 6차까지 피팅하고 비교하여 인구 조사 데이터를 피팅하는 방법을 보여줍니다.

  • 잔차 분석

    피팅된 모델의 잔차는 각 예측 변수 값에서 응답 변수 데이터와 응답 변수 데이터에 대한 피팅 간의 차이로 정의됩니다.

  • 신뢰한계와 예측한계

    Curve Fitting Toolbox를 사용하면 피팅된 계수에 대한 신뢰한계를 계산하고 새로운 관측값 또는 피팅된 함수에 대한 예측한계를 계산할 수 있습니다.

  • 피팅 미분 및 적분하기

    이 예제에서는 예측 변수 값에서 피팅의 1계 및 2계 도함수와 피팅의 적분을 구하는 방법을 보여줍니다.