Если реальная цель состоит в том, чтобы оценить, насколько хорошо вы подходите, тогда вам не нужно вычислять какие-либо «области» - Mathematica встроила анализ, предлагаемый LinearModelFit [...] и NonlinearModelFit [...]. Давайте составим некоторый набор данных, разбросанный по гауссовой поверхности:
data = MapThread[{#1[[1]], #1[[2]],
1.2 Exp[-34 ((#1 - .56).(#1 - .56))] + #2} &, {RandomReal[
1, {100, 2}], RandomReal[{-.1, .1}, 100]}];
Введите модель гауссовой поверхности, чтобы соответствовать этим данным:
model = a Exp[-b ((x - x0)^2 + (y - y0)^2)];
Теперь выполните нелинейную регрессию:
nlm = NonlinearModelFit[data,
model, {a, b, {x0, .5}, {y0, .6}}, {x, y}];
Получите и подготовьте наиболее подходящее:
Show[Plot3D[nlm["BestFit"], {x, 0, 1}, {y, 0, 1}, PlotRange -> All,
PlotStyle -> Opacity[.5], MeshStyle -> Opacity[.5], Mesh -> 25],
ListPointPlot3D[data,
PlotStyle -> Directive[PointSize[Medium], Red]]]
Функция nlm […] содержит много информации:
nlm["Properties"]
Вот несколько объектов, соответствующих вашему запросу:
nlm["ParameterTable"]
nlm["ANOVATable"]
Спасибо,
Виталий