用matlab计算残差

在MATLAB中，可以通过以下步骤计算残差：
1. 首先，使用polyfit函数拟合数据，得到拟合系数。
2. 然后，使用polyval函数计算拟合值。
3. 接着，计算残差，即用实际值减去拟合值。
4. 最后，可以使用rcoplot函数作残差与置信区间图，使用plot函数作残差与拟合值图，使用histogram函数作残差直方图，使用normplot函数作残差正态概率图。

需要注意的是，在计算残差时，应该先将数据按照一定的顺序排列，以保证计算的残差与拟合值的顺序一致。

相关问题

matlab计算残差

在Matlab中计算残差可以使用以下步骤：

1. 首先，根据你的数据，使用合适的方法拟合一个模型，比如线性拟合模型LinearModel。

2. 然后，使用拟合好的模型对数据进行预测，得到预测值。

3. 接下来，通过将真实值减去预测值，计算每个数据点的残差。

4. 最后，你可以使用不同的可视化方法来观察残差的分布和特征，比如绘制残差直方图、残差正态概率图等。

matlab计算残差信号幅值分布特征量（NA4）

在MATLAB中，可以使用一些函数来计算残差信号幅值分布特征量。以标准差、均值、偏度和峰度为例，可以使用以下函数进行计算：

1. 标准差（Standard Deviation）：

std_res = std(residuals);

其中，`residuals`为残差信号的向量，`std`为计算标准差的函数。

2. 均值（Mean）：

mean_res = mean(residuals);

其中，`mean`为计算均值的函数。

3. 偏度（Skewness）：

skew_res = skewness(residuals);

其中，`skewness`为计算偏度的函数。

4. 峰度（Kurtosis）：

kurt_res = kurtosis(residuals);

其中，`kurtosis`为计算峰度的函数。

需要注意的是，这些函数都可以接受一个向量作为输入，因此可以直接将残差信号向量作为参数传入即可。计算出来的结果可以用变量保存，方便后续分析和处理。