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...
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) ...
SSE ——剩余平方和 R-square——相关系数 RMSE——剩余标准差 Adjusted R-square——调整的相关系数 DFE——自由度
计算数据拟合模型和RMSE的确定系数[r2 rmse] = rsquare(y,f) [r2 rmse] = rsquare(y,f,c) RSQUARE 计算确定系数(R 方)值实际数据Y和模型数据F。代码使用通用版本R-square,基于比较估计误差的可变性与原始值的可变性。 RSQUARE 还输出为方便用户使用均方根误差 (RMSE)。 注意:RSQUARE 忽略涉及 NaN 值...
R-square与AdjustedR-square一个意思,通常看第一个,反映线性化拟合的好坏。SSE与RMSE是标准差和均方差,意义也一样,反映拟合误差的好坏。 通常:SSE比R2重要,看SSE。Rsquare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。 对于回归方程来说,总结了以下几个意义:1.R...
approximationestimategoodness of fitinterpolationr2regressionrsquare Cancel FEATURED DISCUSSION What are the first steps to developing a new toolbox? Imagine you are developing a new toolbox for MATLAB. You have a... Mike CroucherinIdeas 2
插值逼近,该方法的优势在于会连接所有点,而使其SSE为0,R-square为1,如下图所示: Smoothing Spline 平滑逼近,该方法的会尽可能逼近所有点,使其SSE尽可能逼近0,R-square尽可能逼近1,如下图所示: 9.输出拟合参数 如果希望只显示拟合图像,可以点击“文件”——>“Print to figure” ...
Adjusted R-square(确定系数) 2.7. 输出拟合参数 (1)只显示拟合图像,可以点击 文件-Print to figure (2)导出拟合后的曲线数据,点击 文件-generate code 1.产生一个createFit1的函数,如下图所示 具体介绍就是函数名为createFit,输入参数为x、y,输出参数为fitresult 和gof. ...
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)
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。