範例：乘冪遞歸
使用
genfit 與
pwrfit 函數，擬合數據與乘冪曲線模型。
使用 genfit 函數
1. 定義數據集。
2. 定義擬合函數，其中 A 與 b 為未知數。
3. 定義函數向量。
此處會使用函數
ln0 而不是
ln，因為此函數的計算能夠趨近於零，這對調整參數值及最小化誤差而言是必要的。以
ln 取代
ln0 會導致
genfit 無法收斂。
4. 定義估值向量。
5. 使用 genfit 求解乘冪函數的係數。
6. 使用係數 A 與 b 定義函數。
7. 繪製數據點與擬合函數。
使用 pwrfit 函數
1. 定義擬合函數，其中 a、b 及 c 為未知數。
2. 定義估值向量。
3. 使用 pwrfit 求解乘冪函數的係數。
4. 使用係數 a、b 及 c. 定義函數
5. 繪製數據點與擬合函數。
檢查擬合度
1. 使用殘差繪圖檢查模型與數據的擬合程度。
◦ 最大殘差值為：
◦ 最小殘差值為：
擬合度似乎比殘差繪圖顯示的程度更高。
針對存在的大型數據，特別是隨著 X 的值愈來愈大而迅速變化的乘冪或指數數據，殘差繪圖不一定是判斷擬合度的最佳工具。
加權的 genfit
根據其他參數，使用局部函數修改您傳遞至 genfit 的函數向量。
1. 定義函數以根據數據的標準差加權數據。
使用參數的向量輸入格式，可讓其他含有任意數目參數的擬合函數類型，輕鬆地使用加權函數。
2. 編寫程式以根據數據的標準差傳回其 genfit。
3. 定義標準差向量。
4. 傾斜原始集合的其中一個數據點。
5. 呼叫程式，然後將標準差與估值的向量傳遞給程式。
6. 呼叫不使用權重的 genfit 函數：
7. 繪製數據與兩個擬合函數，並進行比較。
以標準差為基礎的函數可提供更佳的擬合度。
