%导入数据 A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A) y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); window_size = 4; % 设置移动窗口大小 y_hat = movmean(y, window_size); % 对y进行简单移动平均预测 % 绘制原始数据和预测结果的图像 figure; plot(1:n, y, 'b-', 1:n, y_hat, 'r-'); xlabel('时间'); ylabel('因变量'); legend('原始数据', '预测结果');求模型优度

可以使用均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）来评估移动平均预测模型的优度。

RMSE：

rmse = sqrt(mean((y - y_hat).^2));

R-squared：

SS_tot = sum((y - mean(y)).^2);
SS_res = sum((y - y_hat).^2);
R2 = 1 - SS_res/SS_tot;

其中，`SS_tot`表示总平方和，`SS_res`表示残差平方和。

计算出RMSE和R-squared之后，可以根据具体情况进行评估。一般来说，RMSE越小，模型越精确；R-squared越接近1，模型越好。

相关问题

A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); c = 9.267 * log(x1 + x2) - 33.92;求F统计量和P值，代码

根据所给的信息，可以使用以下代码计算F统计量和P值：

% 读取数据
A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx');
n = length(A);
y = A(:, 2);
x1 = A(:, 3);
x2 = A(:, 4);

% 计算拟合值和残差
b = [ones(n, 1), log(x1+x2)] \ y;
y_hat = [ones(n, 1), log(x1+x2)] * b;
e = y - y_hat;

% 计算回归平方和和残差平方和
SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2);
SSE = sum(e.^2);

% 计算F统计量和P值
k = 2; % 模型参数个数
df1 = k; % 回归自由度
df2 = n - k - 1; % 残差自由度
MSR = SSR / df1;
MSE = SSE / df2;
F = MSR / MSE;
p = 1 - fcdf(F, df1, df2);

其中，首先读取数据，并使用最小二乘法拟合回归模型，然后计算回归平方和和残差平方和，进而计算F统计量和P值。最后，将结果保存在变量`F`和`p`中。

A=xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y=A(:,2); x1=A(:,3; x2=A(:,4);x1是时间共80组数据，每组数据之间间隔7天；x2是温度，共80组数据；y为因变量，共80组数据；将其进行时间序列模型建模，代码

首先，我们需要将x1转换成连续的时间变量，可以使用以下代码：

x1 = datenum(x1); % 将日期转换成 MATLAB 内部的连续时间变量
x1 = (x1 - x1(1)) / 7; % 将时间间隔转换为整数，方便后续建模

然后，我们可以使用经典的ARIMA模型进行建模。以下是一个简单的ARIMA(1,1,1)模型的代码示例：

model = arima(1,1,1); % 定义ARIMA模型
fit = estimate(model, y, 'X', [x1, x2]); % 进行模型拟合

我们可以通过以下代码来查看模型的拟合效果：

residuals = infer(fit, y, 'X', [x1, x2]); % 计算模型的残差
plot(residuals); % 绘制残差图

如果残差序列具有随机性并且符合正态分布，说明模型拟合效果较好。如果残差序列存在系统性的模式或者不符合正态分布，说明模型还需要进一步调整。