<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<page xmlns="http://projectmallard.org/1.0/" type="topic" id="curve_fitting" xml:lang="sv">
<info>
  <include xmlns="http://www.w3.org/2001/XInclude" href="legal.xml"/>
  <link type="guide" xref="index#howto"/>

    <mal:credit xmlns:mal="http://projectmallard.org/1.0/" type="translator copyright">
      <mal:name>Anders Jonsson</mal:name>
      <mal:email>anders.jonsson@norsjovallen.se</mal:email>
      <mal:years>2024</mal:years>
    </mal:credit>
  </info>
<title>Kurvanpassning</title>
<section id="fitting">
<title>Anpassa data</title>
<p>Kurvanpassning möjliggör en kraftfull analysmetod för dina importerade data. För att påbörja kurvanpassning på en datamängd trycker du på de tre vertikala prickarna på objektet du vill anpassa till, och välj ”Anpassa”. Detta tar fram kurvanpassningsdialogen för den valda datamängden. En utförlig lista över fördefinierade ekvationer kan väljas från rullgardinslistan. Motsvarande matematisk formel visas på samma kort.</p>
<media type="image" src="media/curve_fitting_light.png"/>
</section>

<section id="bounds">
<title>Gränser</title>
<p>Varje upptäckt parameter i formeln kommer visas i sidopanelen. Här kan en initial gissning sättas för anpassningen, såväl som minimi- och maximivärdet för denna parameter. Säkerställ att den ursprungliga gissningen är mellan gränserna, och att minimigränsen är mindre än maximigränsen. Om du inte vill ha några gränser för parametern kan du ställa gränserna till oändligheten med <code>-inf</code> and <code>inf</code> för minimi- respektive maximigränsen.</p>
</section>

<section id="results">
<title>Resultat</title>
<p>Under anpassningsparametrarna visas en ruta med anpassningens resulterande parametrar. Utöver de slutgiltiga resultaten visas även en marginal för varje parameter såväl som summan av R² vilket indikerar hur bra anpassningen är (goodness of fit). Marginalen kan ställas in med primärmenyn i kurvanpassningsdialogen som en multipel av standardavvikelsen, motsvarande en osäkerhetsmarginal på 65, 95 eller 99.7% för en standardavvikelse på 1σ, 2σ respektive 3σ.</p>
<p>Observera att som för alla anpassningar är denna standardavvikelse främst ett mätvärde på hur bra data överensstämmer med motsvarande modell. Faktorer som huruvida denna modell faktiskt är fysiskt korrekt, om det finns några systemfel i mätningarna, och om parametrarna är korrelerade med varandra tas inte i beaktande vid anpassning av data. Detta är en inbyggd egenskap för all kurvanpassning samt en vanlig förvirringspunkt, och leder till missledande felstaplar på datapunkter även i vetenskapligt publicerade data.</p>
</section>

<section id="algorithms">
<title>Anpassningsalgoritmer</title>
<p>När en anpassning utförs finns det tre olika anpassningsalgoritmer att välja på. Dessa kan ställas in i primärmenyn.</p>
<terms>
  <item>
    <title>Levenberg-Marquardt</title>
    <p>Levenberg-Marquardt-algoritmen är en traditionellt relativt populär algoritm som presterar väldigt effektivt. Den hanterar dock inte gränser för anpassningsparametrarna.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Förtroenderegion</title>
    <p>Den reflexiva förtroenderegionsalgoritmen passar väl för att lösa stora problem med gränser. Denna metod presterar generellt bra i de flesta fall och bör troligen användas i de flesta fall.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Dogbox</title>
    <p>Dogbox-algoritmen använder rektangulära förtroenderegioner och fungerar vanligen bra med små problem som innefattar gränser.</p>
  </item>
</terms>
</section>
</page>
