matlab残差分析代码
时间: 2023-10-12 17:06:09 浏览: 119
在MATLAB中进行残差分析,可以使用以下代码:
```matlab
clear all
clc
% 原始数据
x = [-3:1:3];
y = [1.1650 0.0751 -0.6965 0.0591 0.6268 0.3516 1.6961];
% 拟合函数
fun = @(p,x) p(1)*x.^2 + p(2)*x + p(3);
% 初始参数猜测
p0 = [1, 1, 1];
% 使用最小二乘法进行曲线拟合
p = lsqcurvefit(fun, p0, x, y);
% 拟合曲线
y_fit = fun(p, x);
% 残差
residuals = y - y_fit;
% 绘制拟合残差图形
plot(x, residuals, 'o')
xlabel('x')
ylabel('Residual')
title('拟合残差图形')
```
相关问题
matlab绘制各种残差图代码
在MATLAB中,可以使用不同的函数来绘制各种残差图。以下是一些常见的残差图示例代码:
1. 简单线性回归的残差图:
```matlab
% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.2, 2.2, 3.5, 4.3, 5.8];
% 创建线性回归模型
mdl = fitlm(x, y);
% 绘制残差图
figure;
plotResiduals(mdl, 'fitted');
```
2. 多元线性回归的残差图:
```matlab
% 准备数据
X = [1, 2; 3, 4; 5, 6];
y = [10; 20; 30];
% 创建线性回归模型
mdl = fitlm(X, y);
% 绘制残差图
figure;
plotResiduals(mdl);
```
3. 非线性回归的残差图:
```matlab
% 准备数据
x = linspace(0, 10, 100);
y = sin(x) + randn(size(x));
% 创建非线性回归模型
fun = fittype('a*sin(b*x) + c');
startPoints = [1, 1, 0];
mdl = fit(x', y', fun, 'Start', startPoints);
% 绘制残差图
figure;
plotResiduals(mdl);
```
在上述示例中,我们首先准备了自变量x和因变量y的数据。然后,使用相应的函数(如`fitlm`和`fit`)创建了线性或非线性回归模型。最后,使用`plotResiduals`函数绘制残差图。
这些示例只是一些常见的情况,实际应用中可能涉及到更多的模型和数据类型。根据具体的需求和分析目标,可以使用不同的函数和选项来绘制适合的残差图。
matlab多元回归分析代码
多元回归分析是一种统计分析方法,可以用来研究多个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在matlab中,可以使用多种函数进行多元回归分析,例如regress、fitlm等。以下是一个使用regress函数进行多元回归分析的代码示例:
假设我们有三个自变量x1、x2、x3和一个因变量y,数据存储在matrix x和向量y中。我们想要求出它们之间的关系。
% 初始化数据
x = [ones(length(y),1), x1, x2, x3]; % 添加截距列
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x)
% 输出结果
disp('回归系数(包括截距):')
disp(b)
disp('置信区间:')
disp(bint)
disp('残差:')
disp(r)
disp('残差置信区间:')
disp(rint)
disp('最小二乘估计统计数据:')
disp(stats)
其中,b表示回归系数,bint表示回归系数的置信区间,r表示残差,rint表示残差的置信区间,stats包括回归的R-squares和F-statistics等统计数据。需要注意的是,回归前应进行数据预处理,如去除异常值和缺失值,进行数据归一化等。另外,还应通过交叉验证等方法对回归模型进行评估和优化。