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      <mal:name>Leônidas Araújo</mal:name>
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<title>Ajuste de curva</title>
<section id="fitting">
<title>Ajuste de dados</title>
<p>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.</p>
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<section id="bounds">
<title>Limites</title>
<p>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 <code>-inf</code> e <code>inf</code> para o limite mínimo e máximo, respectivamente.</p>
</section>

<section id="results">
<title>Resultados</title>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
</section>

<section id="algorithms">
<title>Algoritmos de ajuste</title>
<p>Ao realizar um ajuste, existem três algoritmos de ajuste diferentes para escolher, que podem ser definidos no menu principal.</p>
<terms>
  <item>
    <title>Levenberg-Marquardt</title>
    <p>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.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Região de confiança</title>
    <p>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.</p>
  </item>
  <item>
    <title>Dogbox</title>
    <p>O algoritmo Dogbox usa regiões de confiança retangulares e normalmente funciona bem com pequenos problemas envolvendo limites.</p>
  </item>
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