さまざまな近似方法が利用可能です。線形回帰と非線形回帰、スプラインと補間、平滑化など、曲線や面をデータに近似させるために広く使用されている手法が用意されています。セットを近似するためのロバスト回帰のオプションがサポートされています。関数または曲線近似アプリからすべてのアルゴリズムにアクセスできます。曲線近似アプリを使用した、複数の候補モデルの単一のデータ系列への近似。適合度を表す評価指標を使用して比較できます。曲線近似アプリは、以下のような一般的なタスクを簡略化します。ラインで作業すると、解析や可視化のためにカスタム関数を作成することができます。これらの関数により、次のことが可能になります。次の例に示すように、シンプルで直観的なシンタックスを使ってコマンドラインから近似を実行できます。いう名前のオブジェクトに格納されます。プロット、評価、積分や導関数の計算などの後処理解析は、次の例に示すようにこのオブジェクトにメソッドを適用して実行できます。ラインに移行できます。コードを生成できます。ワークスペースにエクスポートして、さらに詳細な解析を行うことも可能です。カスタムの可視化を使用してツールボックスの機能を拡張。マップの色は、近似した面と参照モデル間の偏差に対応しています。線形回帰と非線形回帰が利用可能です。超える回帰モデルが利用可能です。パラメーターと開始条件が用意されています。カスタムの方程式を使用してユーザー独自の回帰モデルを指定することも可能です。モデルに基づいた近似を生成できます。ラインでは、直観的な名前を使用して同じモデルにアクセスできます。回帰解析のオプションでは、次のことが可能です。スプライン、薄板スプライン、テンソル積スプラインなど、さまざまな補間方法が利用可能です。分割/節点の操作、最適な節点の配置、データポイントの重み付けなど、高度なスプライン操作のための関数が用意されています。スプラインを節点と局所的な多項式の係数で記述します。スプラインが広範囲にわたって評価される場合に便利です。スプラインの係数として記述します。データを使用できるため、任意の次元の曲線や面を作成できます。セットからノイズを除去するために幅広く使用されています。平滑化スプラインと局所回帰がサポートされており、変数間の関係を指定しなくても予測モデルを生成することができます。変数間の関係を記述する関数を指定できない場合に、予測モデルを開発します。使用する局所回帰をサポートしています。セット内の異常値に対応するために、ロバスト局所回帰のオプションも用意されています。フィルターなどの移動平均平滑機能も利用可能です。モデルの開発、後処理分析との比較へと進むといった包括的なワークフローがサポートされています。セットをプロットできます。ポイントの重み付けや除外のためのオプションが用意されています。セットを自動的に中央に揃えてスケールすることで、データを正規化して、近似の質を向上することができます。ポイント間の距離が次元によって異なる場合に使用できます。セットに対して複数の候補モデルを近似できます。組み合わせて使用して、適合度を評価できます。次のような広範囲の記述統計が用意されています。テーブルでは並べ替え可能な表にすべての候補モデルがリストされ、複数のモデルをすばやく比較したり、対比したりすることができます。並べ替え可能な候補モデルのリスト。データの視覚的調査ツールボックスを使うと、モデルを視覚的に調査して統計の概要ではわからない近似に関する問題を見つけることができます。次のような作業が可能です。つのモデル間の差を新しい面としてプロットする曲線近似アプリで生成した面。マップの色は、近似した面と参照モデル間の偏差に対応しています。防止する検証手法がサポートされています。セットに適用して、適合度を評価できます。後処理解析データ系列を最も良く表す曲線や面を選択したら、後処理解析を実行できます。次の作業を行うことができます。ラインからの後処理で、近似処理で作成されたオブジェクトに直観的なコマンドを適用する方法を示します。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。