验证拟合效果 为了验证拟合效果,我们可以使用一些统计指标,如均方误差(Mean Squared Error, MSE)或拟合优度检验(Goodness-of-Fit Test)。在MATLAB中,我们可以使用goodnessoffit函数进行拟合优度检验。以下是一个示例代码: % 进行拟合优度检验 [h, p, stats] = goodnessoffit(data, 'gamma', 'Start', [1 1]...
Sum of Sin Function:正弦函数逼近,有8种类型,基础型是a1*sin(k*x+b1); 2.5. 曲线拟合 左侧是拟合的结果,右侧是拟合的效果图。其实SSE\R-square\DFE是拟合的评价参数,coefficiency是其系数。 2.6. 拟合结果分析 在左侧的Result中显示拟合模型,参数以及拟合效果; 拟合效果评测标准函数(goodness of fit) SSE:拟...
复制 Linear model Poly3:f(x)=p1*x^3+p2*x^2+p3*x+p4Coefficients(with95%confidence bounds):p1=0.0007776(0.0007486,0.0008066)p2=-0.121(-0.1258,-0.1161)p3=6.324(6.055,6.592)p4=-107(-111.9,-102)Goodnessoffit:SSE:0.555R-square:0.9973AdjustedR-square:0.9973RMSE:0.03777 其中,Goodness of fit里...
function[fitresult,gof]=createFit(x1,y1)%CREATEFIT(X1,Y1)%Create a fit.%%Datafor'untitled fit 1'fit:%XInput:x1%YOutput:y1%Output:%fitresult:a fit object representing the fit.%gof:structurewithgoodness-offit info.%%另请参阅FIT,CFIT,SFIT.%由MATLAB于06-Sep-202019:30:43自动生成%%Fit:'unt...
2、回到、m文件，在需要拟合函数的那一步，键入＂fitresult,gof=createFit(XX,YY,、、、）；"其中fitresult返回的是系数取值，gof返回的是goodness-of-fitness拟合好坏的信息。3、后续如果想调用某一个具体的系数值，例如关心的系数a1,可使用“fitresult、a1”命令。又或者c3，则使用“fitresult、c3”...
进行拟合:使用 fit 对象的 fit 方法进行拟合,将数据作为参数传递给该方法。 分析拟合结果:拟合结束后,可以使用 coeffvalues 方法获取拟合函数的系数,使用 confint 方法获取系数的置信区间,使用 goodnessOfFit 方法获取拟合优度等指标。 以下是一个示例代码,使用指数函数对数据进行拟合: % 准备数据 x = 0:0.1:10;...
36、4351 (-1.092, 0.2222) p4 = 2.56 (1.787, 3.332)Goodness of fit: SSE: 2.587 R-square: 0.9993 Adjusted R-square: 0.9993 RMSE: 0.3039Results:Linear model Poly5: f(x) = p1*x5 + p2*x4 + p3*x3 + p4*x2 + p5*x + p6Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.001389 (-...
(0.005257, 0.00869)Goodness of fit:SSE: 2459 R-square: 0.7167 Adjusted R-square: 0.7065 RMSE: 9.372 exp(a)可以当做常数。1 command window里输入cftool；2 点data，输入x和y的数据；3 点fitting，然后点Newfit，在Type of fit 里选择指数拟合；4 选好以后，点击apply即可；...
Goodness of fit: SSE: 6.146 R-square: 0.997 Adjusted R-square: 0.997 RMSE: 0.8263 同时,也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。 这样,就完成一次曲线拟合啦,十分方便快捷。当然,如果你觉得拟合效果不好,还可以在“ Fitting”窗口点击“New fit”按钮,按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。