2026b
# 拟合后处理
绘制、极端值、残差、信赖区间、有效数据、积分与微分
在拟合曲线或曲面以后，使用后处理方法分析数据拟合是否准确。在创建拟合之后，您可以使用多种后处理方法进行绘制、插值、外插、估计信赖区间以及计算积分与微分。您也可以使用后处理方法找到拟合的极端值。
您可以使用曲线拟合工具箱函数通过绘制残差以及预测区间评估拟合。
# APP
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| 曲线拟合器 | 根据数据拟合曲线和曲面 |
# 函数
| 函数名 | 简介 |
|---|---|
| assign_result | 构建 FitResult 对象 |
| coeffnames | FitType 对象的系数名 |
| coeffvalues | FitResult 对象的系数值 |
| confint | FitResult 对象拟合系数的信赖区间 |
| differentiate1 | 微分 FitResult 对象 |
| differentiate2 | 微分 FitResult 对象 |
| fvallm | 计算 FitResult 或 FitType 对象 |
| integrate | 积分 FitResult 对象 |
| plotfit | 绘制 FitResult 对象 |
| plot3fit | 绘制三维 FitResult 结构体 |
| predint | FitResult 对象的预测区间 |
| probvalues | FitResult 对象的问题参数值 |
| quad2d | 数值积分 FitResult 对象 |
# 主题
移除异常值
交互式移除例外点或使用规则进行数据排除，也可以使用 fit 函数排除数据。您可以基于数据点到模型的距离（标准差）排除数据。
计算曲线拟合
这个示例展示了如何处理曲线拟合。
计算曲面拟合
这个示例展示了如何处理曲面拟合。
编程式比较拟合
这个示例展示了如何使用曲线拟合工具箱将最高六次的多项式拟合到人口普查数据并进行比较。
微分以及积分拟合
这个示例展示了如何在预测变量值处找到拟合的一阶和二阶导数以及拟合的积分。
