提取R-square值: 从fitlm返回的模型对象中,可以轻松地提取R-square值,它表示拟合优度的一个度量。 matlab % 提取R-square值 rSquare = model.Rsquared.Ordinary; disp(['R-square: ', num2str(rSquare)]); 显示结果: 最后,可以使用plot函数来绘制原始数据和拟合直线的图形,并显示R-square值。 matlab % ...
r = corrcoef(Y_pre, Y); disp(r(1,2)) Others rr(相关系数)和 R2R2(决定系数,也称为R-squared)是可以用于衡量数据的不同的方面的两个不同的统计量。 Calculation R2=1−RSSTSS=1−∑(ypre−y)2∑(y−¯¯¯y)2r=n(∑xy)−(∑x)(∑y)√[n∑x2−(∑x)2][n∑...
2. R-Square（复相关系数或复测定系数）：0.9993，表明模型可以解释99.93%的因变量变异，表明模型拟合度极高。3. 调整自由度复相关系数（Adjusted R-Square）：0.9992，调整后的R-Square考虑了模型中参数的数量，能够更准确地反映模型的拟合情况。4. 均方根误差（Root mearn squared error, RMSE）...
为计算值与实际值的绝对值的平均,它可有效避免误差相互抵消,故可更加准确反映实际预测误差的大小。 5、决定系数R方 (R-Squared) 为回归平方和与总离差平方和之比值。当R-Squared越接近1时,表示计算值与实际值相关性越高;相反,越接近0时,相关性越低。 1至5中,对应参数为: 6、相关系数(COR) 为计算值与实际...
决定系数(Coefficient of Determination,R-squared)是评价回归模型拟合优度的重要指标,它反映了模型解释因变量变异性的能力。决定系数的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型的拟合效果越好。决定系数的计算方法如下: R-squared = 1 - sum((y - y_pred).^2) / sum((y - mean(y)).^2) 在MATLAB中,可以使...
高R-squared表示模型能很好地解释因变量的变化。 变量选择:理解逐步回归过程中变量的选择逻辑,为什么某些变量被选入或排除出模型。 残差分析:检查残差图和相关统计量,确保模型满足线性回归的基本假设,如残差应近似正态分布且无明显的模式。 请注意,以上是一般的解读步骤,具体的逐步回归结果解读可能会根据你的数据和...
function [beta_hat, r_squared, eq] = weighted_linear_regression(x, y, w) % 使用加权最小二乘法进行线性回归分析 % x:自变量 % y:因变量 % w: 数据点权重 % beta_hat:回归系数 % r_squared:拟合优度 % eq:拟合直线方程 % 构建增广矩阵 ...
Multiple R-squared: 0.31098, Adjusted R-squared: 0.11412 F-statistic: 1.5797 on 2 and 7 DF, p-value: 0.27153 N: 10 , AIC: 48.356 , BIC: 49.566 Residual Sum of Squares: 33.125 绘制的图像如下,trendline函数会默认在图像上显示拟合的公式、R方和p值,非常直观。
在拟合、插值、模拟预测等计算中,往往需要通过不同指标参数来分析实际值与计算值之间差异依次衡量相关方法的可行性。常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数R方(R-Squared)等等。 考虑到误差分析在实际应用中无处不在,咱呢决定把所有与误差相关的指标参数整...
在进行高斯拟合时,R-squared的取值范围在0到1之间,数值越接近1,表示拟合模型对实际数据的解释能力越强,拟合程度越好。通过计算R-squared可以进一步评估拟合模型的准确性和可靠性,为数据分析和应用提供更多的信息和参考。 五、使用MATLAB高斯拟合误差命令的注意事项 在使用MATLAB进行高斯拟合误差命令时,需要注意以下几点:...