Leônidas Araújo
leorusvellt@hotmail.com 2024

# Ajuste de curva

# Ajuste de dados

O ajuste de curva permite um método de análise poderoso para seus dados importados. Para iniciar o ajuste de curva em um conjunto de dados, pressione os três pontos verticais no item ao qual deseja ajustar e escolha "Ajuste de curva". Isso abre a caixa de diálogo "Ajuste de curva" para o conjunto de dados selecionado. Uma extensa lista de equações predefinidas pode ser escolhida no menu suspenso. A fórmula matemática correspondente é mostrada no mesmo cartão.

# Limites

Cada parâmetro detectado na fórmula será mostrado na barra lateral. Aqui pode ser definida uma estimativa inicial para o ajuste, bem como os valores mínimo e máximo para este parâmetro. Certifique-se de que a estimativa inicial esteja entre os limites e que o limite mínimo seja menor que o limite máximo. Se não quiser usar nenhum limite para o parâmetro, você pode definir os limites como infinitos usando `-inf` e `inf` para o limite mínimo e máximo, respectivamente.

# Resultados

Abaixo dos parâmetros de ajuste, é mostrada uma caixa com os parâmetros resultantes do ajuste. Além dos resultados finais, também é mostrada uma margem para cada parâmetro, bem como a soma de R² indicando a qualidade do ajuste. A margem pode ser definida usando o menu principal na caixa de diálogo "Ajuste de Curva" como um múltiplo do desvio padrão, correspondendo a uma margem de incerteza de 65, 95 ou 99,7% para um desvio padrão de 1σ, 2σ ou 3σ respectivamente.

Observe que, como todos os ajustes, esse desvio padrão é principalmente uma medida de quão bem os dados concordam com o modelo correspondente. Fatores como se este modelo está realmente correto fisicamente, se há algum erro sistêmico nas medições e se os parâmetros estão correlacionados entre si não são levados em consideração no ajuste dos dados. Esta é uma propriedade inerente a todos os ajustes de curvas e um ponto comum de confusão, levando a barras de erro enganosas em pontos de dados, mesmo em dados publicados cientificamente.

# Algoritmos de ajuste

Ao realizar um ajuste, existem três algoritmos de ajuste diferentes para escolher, que podem ser definidos no menu principal.

## Levenberg-Marquardt

O algoritmo Levenberg-Marquardt é um algoritmo relativamente popular que funciona de forma muito eficiente. No entanto, ele não trata os limites dos parâmetros de ajuste.

## Região de confiança

O algoritmo Região de Confiança Reflexiva é adequado para resolver grandes problemas com limites. Este método geralmente funciona bem na maioria dos casos e provavelmente deve ser usado na maioria dos casos.

## Dogbox

O algoritmo Dogbox usa regiões de confiança retangulares e normalmente funciona bem com pequenos problemas envolvendo limites.