Función de ajuste La función de ajuste tiene un cierto error mínimo general en todos los puntos de datos
1. Ajuste de funciones en Python 2. Cómo usar funciones de ajuste para probar valores 3. Cómo ajustar funciones usando datos de Matlab 4. ¿Cómo elige MATLAB una función de ajuste adecuada? 5. ¿Función de ajuste de Matlab? 6. Cómo utilizar la función de ajuste de funciones en Python para ajustar la tabla de Excel
En muchos escenarios comerciales, esperamos ajustar los datos comerciales a través de una función específica para predecir la tendencia de cambio futuro de los datos. (Como cambios en la retención de usuarios, cambios en los pagos, etc.)
Este artículo presenta principalmente dos métodos de ajuste de curvas comúnmente utilizados en Python: ajuste polinomial y ajuste de función personalizada.
Mediante el ajuste de polinomios, sólo necesitamos especificar el grado más alto del polinomio que queremos ajustar.
Resultados de ejecución:
Para el ajuste de funciones personalizadas, no solo se puede usar para ajustar líneas rectas, curvas cuadráticas y curvas cúbicas, sino que también se puede usar para ajustar cualquier forma. de curva, siempre y cuando se defina la ecuación de curva apropiada.
Resultados de la ejecución: cómo utilizar la función de ajuste para comprobar valores
La función de ajuste es una función utilizada para el ajuste de curvas. Si sabe que y y x están relacionados con la función de ajuste, pero no sabe cuál es la relación, solo puede obtener un conjunto de datos a través de experimentos, como y = y1 cuando x = x1, y = y2 cuando x =x2,... aquí (x1, y1), (x2, y2),... son todos resultados experimentales. Puede dibujar cada punto en el sistema de coordenadas rectangulares y dibujar la curva de relación entre los dos. Según la forma de la curva, puedes elegir una función. Si es similar a una línea recta, es simple. Si es curva, puedes elegir una función polinómica donde y sea x, como y=a*x. *x*x b*x*x c*x d, etc., o puede ser un tipo de función en otras formas de su función de ajuste, y luego usar el método de mínimos cuadrados u otros métodos de ajuste para encontrar los coeficientes a, b, c, d, etc., y luego se puede obtener la relación entre y y x. Este proceso es ajuste de curvas. En conjunto, esta función es la función de ajuste. Debido a errores en los experimentos, la función seleccionada puede no ser necesariamente muy adecuada. Generalmente es difícil para la función ajustada pasar con precisión por cada punto, pero puede estar lo más cerca posible de cada punto, representando así aproximadamente la relación entre y. y x.
Además, hay muchos productos para compra grupal en Tuan IDC, que son baratos y tienen buena reputación. ¿Cómo utilizar los datos de Matlab para ajustar funciones?
Matlab tiene una curva poderosa. La caja de herramientas de ajuste cftool, que es fácil de usar, puede realizar varios tipos de ajuste de curvas lineales y no lineales. A continuación se muestra una breve introducción sobre cómo utilizar esta caja de herramientas basada en el Matlab R2007b que uso.
Supongamos que la forma de la función que queremos ajustar es y=A*x*x B*x, y A0, B0.
1. Ingrese datos en la línea de comando:
》 y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];
2. caja de herramientas de ajuste de curvas
》cftool
3. Ingrese a la interfaz de la caja de herramientas de ajuste de curvas "Herramienta de ajuste de curvas"
(1) Haga clic en el botón "Datos" para abrir. abra la ventana "Datos";
(2) Utilice los menús desplegables de datos X e Y para leer los datos x, y, puede modificar el nombre del conjunto de datos "Nombre del conjunto de datos", luego haga clic en el botón "Crear conjunto de datos" para salir de la ventana "Datos" y regresar a la interfaz de la caja de herramientas. En este momento, el gráfico de curvas del conjunto de datos se dibujará automáticamente;
(3) Haga clic. el botón "Ajuste" para abrir la ventana "Ajuste"
(4) Haga clic en el botón "Nuevo ajuste" para modificar el nombre del proyecto de ajuste "Nombre de ajuste" y pase el menú desplegable "Conjunto de datos"; menú desplegable para seleccionar el conjunto de datos, y luego seleccione el tipo de curva de ajuste a través del menú desplegable "Tipo de ajuste". Los tipos de ajuste proporcionados por la caja de herramientas son:
Ecuaciones personalizadas: definidas por el usuario. tipos de funciones
Exponencial: Aproximación exponencial, hay 2 tipos, a*exp(b*x), a*exp(b*x) c*exp(d*x)
Fourier: aproximación de Fourier, hay 7 tipos, el tipo básico es a0 a1*cos(x*w) b1*sin(x*w)
Gaussiano: aproximación gaussiana, hay 8 tipos, la el tipo básico es a1* exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolante: aproximación de interpolación, hay 4 tipos, lineal, vecino más cercano, spline cúbico, preservación de forma
Polinomio: Aproximación multiforma, hay 9 tipos, lineal ~, cuadrático ~, cúbico ~, grado 4-9 ~
Potencia: Aproximación de potencia, hay 2 tipos, a* x^b, a* x^b c
Racional: Aproximación de números racionales, algunos tipos de numerador y denominador son lineal ~, cuadrático ~, cúbico ~, 4-5 grado ~; incluye tipo constante
Smoothing Spline: aproximación suave (la traducción no es apropiada, lo siento)
Funciones de suma de pecados: aproximación sinusoidal, hay 8 tipos, el tipo básico es a1* sin(b1*x c1)
Weibull: Solo hay un tipo, a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) ¿Cómo elige MATLAB el ajuste apropiado? ¿función?
1. Primero inicie matlab, seleccione el editor y luego cree un nuevo archivo de comando.
2. Luego ingrese el código que se muestra en la ventana del editor.
3. Luego hacemos clic en el icono de guardar en la barra de menú en la parte superior de la interfaz para guardar.
4. Cabe señalar que la ubicación donde se guarda el archivo debe ser coherente con la ubicación de la ruta de búsqueda actual. Esto se puede hacer haciendo clic derecho en el archivo en la ventana de edición y seleccionándolo en el cuadro desplegable emergente.
5. Finalmente, ingrese dxsnh en la ventana de línea de comando y escriba enter en el teclado. Se puede observar que cuanto mayor es el orden, mejor se ajusta la curva a los puntos de ajuste.
Información ampliada:
Los algoritmos utilizados en la función son los últimos resultados de investigación científica y cálculos de ingeniería, y se han sometido a diversas optimizaciones y procesamientos tolerantes a fallas. En general, se puede utilizar en lugar de lenguajes de programación de bajo nivel como C y C++. Con los mismos requisitos computacionales, la carga de trabajo de programación con MATLAB se reducirá considerablemente.
Estos conjuntos de funciones de MATLAB van desde las funciones más simples y básicas hasta funciones complejas como matrices, vectores propios y transformadas rápidas de Fourier.
Los problemas que las funciones pueden resolver generalmente incluyen operaciones matriciales y la solución de ecuaciones lineales, ecuaciones diferenciales y ecuaciones diferenciales parciales, operaciones simbólicas, transformada de Fourier y análisis estadístico de datos, problemas de optimización de ingeniería, operaciones matriciales dispersas, diversas operaciones con números complejos, funciones trigonométricas y otras operaciones matemáticas elementales, operaciones con matrices multidimensionales y modelado de simulación dinámica, etc. ¿Función de ajuste de Matlab?
El interrogador planteó el problema de la predicción de la población de China (2), que puede ajustarse y predecirse utilizando el modelo de Malthus de la función de ajuste propuesto por el economista británico Malthus. Sus pasos son ajustarse a la función:
El primer paso es personalizar la función del modelo de Malthus (función exponencial), como
func=@(k, t)N0*exp. (D*( t-t0))
Aquí, N0=60.2; t0=1954;
El segundo paso es usar los datos de 1954 a 2005 y usar la función lsqcurvefit. para encontrar el coeficiente D . Es decir
[D, resnorm, residual, exitflag]=lsqcurvefit(func, a0, t, N);
El tercer paso es calcular el valor de ajuste, es decir
x1=func(D, t);
El cuarto paso es calcular el coeficiente de correlación R^2, es decir,
R2=R2_fun(x , x1);
El quinto paso es predecir la población en 2010 y 2030, es decir,
xhat=func(D, 2010);
disp(['Predecir la población en 2010 El número es ', num2str(xhat), 'decenas de millones'])
xhat=func(D, 2030);
disp (['La población prevista en 2030 es', num2str(xhat),'diez millones'])
El sexto paso es utilizar la función de trazado para dibujar un cuadro comparativo entre los datos estadísticos de la población de China. y la curva del modelo de predicción, es decir,
plot( t, x, '*-', t, x1, ' -')
El séptimo paso es etiquetar la leyenda , es decir
legend('datos estadísticos', 'modelo de Malthus' )
El octavo paso es escribir el título, es decir
title='Comparación de las estadísticas de población de China y la curva del modelo de Malthus';
El noveno paso es etiquetar el nombre del eje de coordenadas, es decir,
xlabel('Year'); millones)');
Finalmente, escriba el programa y ejecútelo para obtener los siguientes resultados.
Otras preguntas son similares al proceso anterior.
Cómo usar la función de ajuste de tablas de Excel
Pasos para usar la tabla wps para ajustar la función de ajuste: 1. Ingrese sus datos en dos columnas, como x en la columna A e y en la columna B. 2; Seleccione dos columnas de puntos de datos, haga clic en el botón "Insertar" - "Gráfico" y aparecerá el cuadro de diálogo "Tipo de gráfico". 3. Seleccione "Gráfico de dispersión" en "Tipo de gráfico" y presione el botón "Finalizar". 4. En el gráfico, seleccione estos puntos y seleccione "Agregar línea de tendencia" en el menú contextual 5. En el "Tipo" del cuadro de diálogo de tipo que aparece, seleccione "Polinomio" y ajuste el orden del polinomio; cuadro de datos a la derecha y luego haga clic en el botón "Aceptar", aparecerá la función de curva y el gráfico que desea.