matlab; superficie de ajuste; función de intersección de superficies;

Primero: el trazado tiene muchos parámetros que se utilizan para cambiar el estilo de color.

Para que sea más fácil de distinguir, puedes dibujar uno como una cuadrícula y el otro como una superficie sólida. O dos rejillas pintadas de diferentes colores.

Puedes consultar el diagrama de ayuda y podrás obtener lo que deseas

Segunda pregunta, no sé qué conclusión quieres llegar.

El tercero son los resultados de ajuste y la información estadística. Para muchos ajustes, no se pueden obtener funciones específicas.

Su ejemplo es un ejemplo. No calcula la expresión explícita y solo genera una f (x y):

f(x, y) = superficie lineal por partes, según x y obtiene. el valor del coeficiente p.

Estos dos ítems se refieren al dominio de definición: en el valor x (valor principal 0 y varianza 2,223) y en el valor y (valor principal -0,6667 y varianza 2,567)

Coeficiente :

p= estructura de coeficientes.

Buen ajuste:

Esta es información estadística:

Término de error suma de cuadrados SSE: 1.972e-31

R cuadrado ( Coeficiente de ajuste): R-cuadrado: 1

R-cuadrado ajustado: R-cuadrado ajustado: NaN

Error cuadrático medio RMSE: NaN

Darle algo de información:

SSE (la tendencia 0 es la mejor): la suma de cuadrados debido al error. Esta estadística mide la desviación de las respuestas de los valores ajustados de las respuestas. indica un mejor ajuste.

R-cuadrado (la tendencia 1 es la mejor): el coeficiente de determinación múltiple mide qué tan exitoso es el ajuste para explicar la variación de los datos. indica un mejor ajuste.

R-cuadrado ajustado (1 es el mejor): el grado de libertad R-cuadrado ajustado Un valor más cercano a 1 indica un mejor ajuste. calidad de ajuste cuando agrega coeficientes adicionales a su modelo.

RMSE (la tendencia a 0 es lo mejor): la raíz del error cuadrático medio. Un valor más cercano a 0 indica un mejor ajuste.