matlab线性拟合误差分析
时间: 2023-08-28 14:18:21 浏览: 88
在Matlab中进行线性拟合和误差分析的方法是使用polyfit函数进行拟合,然后使用fit对象计算误差指标参数。首先,使用polyfit函数进行线性拟合,如引用中的示例代码所示。该示例中,通过给定的x和y数据,使用polyfit函数拟合了一个一次多项式,得到了拟合的系数lab。然后,可以使用fit函数计算误差指标参数,如引用中的输出所示。该输出中包含了拟合系数p1和p2,以及相关的误差指标参数,如r2、sse、rmse等。最后,根据需要,可以使用误差指标计算大全工具箱进行更详细的误差分析,如引用所述。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [误差指标分析计算之matlab实现【开源1.0.0版】](https://blog.csdn.net/rz1314/article/details/124564599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB-1: 线性拟合(r2、系数和系数误差)](https://blog.csdn.net/Jelly_Zhou/article/details/122973155)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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