在MATLAB中进行线性拟合并给出R-square值,可以按照以下步骤进行: 准备数据: 在MATLAB中,首先需要准备用于线性拟合的数据集。这里我们可以使用随机数生成一些示例数据。 matlab % 生成示例数据 x = linspace(0, 10, 100); % 生成100个从0到10的等间距点 y = 2*x + randn(size(x))*5; % 生成线性数据,并...
四、R-square(确定系数) 在讲确定系数之前,我们需要介绍另外两个参数SSR和SST,因为确定系数就是由它们两个决定的 5楼2023-10-20 22:12 回复 郎哥_歌迷 (1)SSR:Sum of squares of the regression,即预测数据与原始数据均值之差的平方和,公式如下 (2)SST:Total sum of squares,即原始数据和均值之差的平...
Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的.因为在多元线性回归方程中，自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响。为了剔除这种影响，引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)
R square称为方程的确定系数，0~1之间，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强。
也可以将多个拟合结果绘制在同一个画布中,完整的代码如下。par(new=TRUE)的作用类似于MATLAB中的hold on。由于不同数据的拟合公式、R方、p值会重叠在一起,不够美观,所以我们将show.equation、show.Rsquare、show.pvalue三个参数的值设为FALSE。 # install.packages('basicTrendline')library(basicTrendline)# prepar...
基于Matlab的GUI设计不同阻尼的系统响应 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 5...
R-square: 0.9992 Adjusted R-square: 0.9992 RMSE: 1.347e-06 但是通过excel里的数据发现，误差...
RMSE——root mean square error 均方根误差 R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强。
s1=(y1-y2).^2;S1=sum(s1);y_ave=mean(y);s2=(y1-y1_ave).^2;S2=sum(s2);RR2=1-S1/S2;
该统计参数,也叫回归系统的拟合标准差,是MSE的平方根,就算公式如下在这之前,我们所有的误差参数都是基于预测值(y_hat)和原始值(y)之间的误差(即点对点)。从下面开始是所有的误差都是相对原始数据平均值(y_ba)而展开的(即点对全)!!! 3楼2023-10-25 18:00 回复 诡术妖-姫 四、R-square(确定系数) ...