Curve Fitting Toolbox

Entwicklung, Verwaltung und Vergleich von Modellen

Mit der Curve Fitting Toolbox können Sie zunächst mehrere in Frage kommende Modelle an den gleichen Datensatz anpassen. Die Anpassungsgüte dieser Modelle lässt sich danach mithilfe einer Kombination aus beschreibender Statistik, visueller Prüfung und verschiedenen Validierungsmethoden bewerten.

Beschreibende Statistik

Die Curve Fitting Toolbox bietet vielfältige Methoden aus der beschreibenden Statistik an wie:

  • R-Quadrat und angepasstes R-Quadrat
  • Summe der Fehlerquadrate und Mittlere Quadratische Abweichung
  • Freiheitsgrade

In der Table of Fits finden Sie alle Kandidatenmodelle als sortierbare Tabelle. Auch eine große Anzahl von Kandidatenmodellen kann dadurch rasch verglichen und ihre jeweiligen Vorteile einander gegenübergestellt werden.

Das Surface Fitting Tool führt Kandidatenmodelle als sortierbare Tabelle auf.

Die Curve Fitting-App mit einer sortierbaren Tabelle mit Kandidatenmodellen.

Visuelle Prüfung von Daten

Kandidatenmodelle können mit der Toolbox auch visuell begutachtet werden. Dies gestattet die Identifikation möglicher Unzulänglichkeiten der Approximation, die in rein statistischer Hinsicht völlig unauffällig sind. Für solche Sichtprüfungen können Sie:

  • Oberflächendiagramme und Residualwerte nebeneinander stellen und Muster in den Residualwerten suchen
  • Mehrere Modelle gleichzeitig darstellen und so vergleichen, wie gut sie in entscheidenden Bereichen zum Datensatz passen
  • Unterschiede zwischen zwei Modellen berechnen und als neue Oberflächenfunktion darstellen
Mit dem Surface Fitting Tool erzeugte Oberfläche.

Mit der Curve Fitting-App erzeugte Oberfläche. Die Farbe der Heatmap entspricht der Abweichung zwischen angepasster Oberfläche und Bezugsmodell.

Validierungsmethoden

Die Curve Fitting Toolbox unterstützt Validierungstechniken, die einer Überanpassung vorbeugen. Sie können dazu ein prädiktives Modell mithilfe eines Trainingsdatensatzes erzeugen, dieses Modell auf den zu validierenden Datensatz anwenden und dann die Güte der Anpassung bewerten.

Weiter: Nachverarbeitungsanalysen

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