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곡선 맞춤 함수 정보
곡선 맞춤을 수행하여 단일 함수가 최소자승 방식에 따라 모든 데이터 점을 지나도록 맞출 수 있습니다. 이 방법은 조각 함수가 인접한 데이터 점을 지나도록 맞추는 보간법과 대조를 이룹니다.
데이터를 더 자세히 분석하거나 선택한 회귀의 적합도를 확인하기 위해 다른 데이터 분석용 통계 함수를 적용할 수도 있습니다.
선형 및 중앙값-중앙값 회귀
line, slope, intercept, stderr - 데이터에 대한 최소자승 선형 회귀이며, 선형 회귀와 관련된 표준 오차를 구합니다.
medfit - 데이터에 대한 중앙값-중앙값 선형 회귀입니다.
다항식 및 유리 함수 회귀
loess - 국소 다항식 회귀입니다.
rationalfit, rationalfitnp - 최소자승 유리 함수 회귀입니다.
polyfit, polyfitc, polyfitstat - 다변수 다항식 회귀입니다.
비선형 회귀
genfit - 임의 적합식에 대한 최소자승 비선형 회귀입니다.
expfit - 최소자승 지수 회귀입니다.
lnfit, logfit - 최소자승 로그 회귀입니다.
lgsfit - 최소자승 로지스틱 곡선 회귀입니다.
pwrfit - 최소자승 검증력 곡선 회귀입니다.
sinfit - 최소자승 싸인 회귀입니다.
위에 나와 있는 맞춤과 관련하여 데이터나 매개변수에 대해 데이터의 표준 편차, 매개변수의 경계, 제약 조건 함수 등과 같은 추가 정보를 포함하려는 경우에는 LeastSquaresFit 함수를 사용하여 더 자세한 계산을 수행해야 합니다.
기타 함수
linfit - 함수의 임의 선형 조합에 대한 최소자승 회귀입니다.
LeastSquaresFit, confidence
multidfit - 일반 다변수 적합식입니다.