matlab如何得到拟合曲线R2

在MATLAB中，计算拟合曲线的R²（R-squared，也称为决定系数）是用来衡量模型对数据解释能力的一种统计指标。当你使用诸如`polyfit`、`lsqcurvefit`或其他回归函数来拟合数据时，通常不会直接给出R²值。你需要手动计算。

以下是步骤：

1. **拟合数据**：假设你有一个数据集`x`和`y`，你可以使用`polyfit`来得到线性拟合，例如：

   p = polyfit(x, y, degree); % degree是你想要的多项式的阶数

2. **生成拟合曲线**：

   y_fit = polyval(p, x);

3. **计算残差**：将实际值减去预测值得到每个点的残差（residuals）：

   residuals = y - y_fit;

4. **计算总平方和(SST)和剩余平方和(SSR)**：

- SST（总平方和）是所有观测值与平均值之差的平方和：

     SST = sum((y - mean(y)).^2);

- SSR（剩余平方和）是残差的平方和：

     SSR = sum(residuals.^2);

5. **计算R²**：

R²是通过下面的公式得出的：

   R_squared = 1 - (SSR / SST);

如果需要更复杂的模型（如非线性回归），可以使用`nlsqlin`或`lsqnonlin`等函数，并按照类似的方式处理拟合结果和残差。