matlab残差图怎么画

在MATLAB中，你可以使用 `residplot` 函数绘制残差图。这个函数需要两个输入参数:

1. 你的模型的预测值
2. 对应的实际观测值

然后，它会绘制预测值和残差之间的散点图，并在图形中添加一个水平线，用于表示残差为零的位置。

以下是一个简单的示例:

% 生成一些随机数据 
x = 1:10;
y = 2*x + 3*randn(size(x));

% 拟合线性模型并绘制残差图 
mdl = fitlm(x,y);
figure;
residplot(mdl);

这将生成一个散点图，其中 x 轴是预测值，y 轴是残差。在这个示例中，我们使用 `fitlm` 函数拟合了一个简单的线性模型，并将其传递给 `residplot` 函数。

相关问题

怎么画多元状态估计的残差图

可以使用Matlab中的plotResiduals函数来画多元状态估计的残差图。首先，需要将多元状态数据放入一个table中，并将其传入plotResiduals函数中。然后，可以选择要绘制的残差图类型，例如“caseorder”或“dataorder”。最后，可以设置其他参数，如“plottype”以指定预测值是否应该被绘制等。例如，可以使用以下代码来画多元状态估计的残差图：

data = readtable('multi_state_data.csv');
model = fitlm(data,'ResponseVar ~ PredictorVar1 + PredictorVar2 + PredictorVar3');
plotResiduals(model,'caseorder','histogram');

这段代码会将名为“multi_state_data.csv”的csv文件中的数据读入一个table中。然后，使用fitlm函数来建立一个多元状态模型，并将其传入plotResiduals函数中，来绘制一个caseorder类型的残差图。最后，使用“histogram”参数来绘制一个带有直方图的残差图。

matlab散点图拟合函数

在MATLAB中，绘制散点图并进行拟合通常涉及到两个主要步骤：首先用`scatter`函数创建散点图，然后用适当的数学模型（如线性、多项式或非参数方法）对数据进行拟合，并添加拟合曲线。这里是一些基本的步骤：

1. **创建散点图**:
使用`scatter(x_data, y_data)`，其中`x_data`是横坐标数据，`y_data`是纵坐标数据。你可以通过输入变量名，例如`scatter(x, y)`。

2. **数据拟合**:
- **线性拟合**：使用`polyfit(x_data, y_data, 1)`计算线性回归，然后`polyval(p, x)`在新的`x`值上评估线性函数，其中`p`是`polyfit`返回的一组系数。
- **多项式拟合**：对于更高阶的多项式，可以指定多项式的阶数，例如`p = polyfit(x_data, y_data, n)`，`n`是你想要的多项式的阶数。
- **其他函数拟合**：使用`fittype`选择特定的模型，如`fittype('exp1')`表示指数函数，然后`f = fit(x_data, y_data, 'model')`进行拟合，`f`是拟合结果。

3. **添加拟合曲线**:
`plot(x, f)`, 将拟合后的`x`值和对应的`f(x)`值画成一条曲线，使得它在散点图上清晰可见。

4. **显示拟合信息**:
可以使用`disp(f)`或`disp(f.Formula)`来查看拟合函数的表达式。

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