通过以上步骤,你可以在MATLAB中完成线性拟合,并计算出R-square值来评估拟合的质量。R-square值越接近1,说明拟合效果越好。
MATLAB拟合中S..该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,计算公式如下 SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好,数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗,所以效果一样
R-square:决定系数:RSQUARE 是计算 R-square(决定系数)的简单程序。-matlab开发 大数据 - MatlabWi**oy 上传1.31 KB 文件格式 zip 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-...
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)
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
使用过Matlab的拟合、优化和统计等工具箱的网友,会经常遇到下面几个名词: SSE(和方差、误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差、方差):Mean squared error RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error R-square(确定系数):Coefficient of determination ...
freexyn编程实例视频教程系列23Matlab拟合23.3 拟合优度指标和输出信息 1.介绍fit另外两个输出参数:拟合优度和拟合信息。 2.拟合优度指标 名称 解释 sse 误差项平方和 rmse 均方根误差 dfe 误差自由度 rsquare R² Adjrsquare 自由度调整的判定系数, 视频播放
基于Matlab的GUI设计不同阻尼的系统响应 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 5...
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。
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。