拟合优度 - 将少量数据点与模拟方程曲线进行比较

Question

我有一组参考数据点，我想将其拟合成 S 形曲线。我可以使用 MATLAB 的曲线拟合工具来执行此操作，但我有一个自定义方程来拟合数据。这个方程有 4-5 个变量，我想改变这些变量，然后测试拟合优度。

我尝试为此使用goodnessOfFitfunction。但它要求测试数据和参考数据矩阵的大小相同。我拥有的参考数据点数量很少（15-20），使用自定义方程生成的测试点数量很大。

还有其他方法可以检查曲线的拟合优度吗？或者我是否找到了与参考数据中的点对应的测试数据点，然后使用goodnessOfFit 函数（这种方法的一个问题是我在测试和参考中没有相同的x轴分辨率数据，例如对于参考数据中的 x 点 1.2368，我的测试数据中有 1.23 和 1.24。我将不得不对数据进行四舍五入，然后计算拟合）。

Answer 1

我是否找到了与参考数据中的点对应的测试数据点，然后使用 goodnessOfFit 函数。我将不得不对数据进行四舍五入，然后计算拟合）。

是的，伙计..！看来你必须以艰难的方式去做！ ：/

但不是简单地四舍五入，您可以在测试数据中找到对应参考样本点之前和之后的两个点。然后使用线性插值来猜测参考点对应的值。

或者更简单，Matlab 中有一个resample函数，它会重新采样您的测试数据以匹配您的参考数据。如果参考数据具有恒定的采样间隔，这将起作用。

一切顺利！