matlab怎么用残余误差观察法绘制残差点列图

在MATLAB中，你可以使用残差误差（Residual Error Plot）来可视化模型预测值与实际观测值之间的差异。以下是一般的步骤：

1. **拟合模型**：
首先，你需要有一个已知的数据集，并用它来训练一个模型。例如，假设你有一个回归数据集`X`和对应的响应变量`y`，可以使用`fitlm`函数创建线性回归模型：

   model = fitlm(X, y);

2. **计算残差**：
使用`residuals`函数获取模型的残差（预测值与实际值之差）：

   residuals_values = residuals(model);

3. **绘制残差点列图**：
`plotResiduals`函数用于创建残差点列图，你可以选择线性、对数或其他类型的图。例如，创建一个默认的线性图：

   plotResiduals(model, 'standard');

如果你想更细致地控制图形，可以传递额外的参数，比如设置特定的x轴范围：

   figure;
   plotResiduals(model, 'standard', 'XRange', [min(X) max(X)]);

4. **查看图形**：
绘制完成后，你可以查看图形来检查残差是否均匀分布在零附近，异常点或趋势可能会提示模型需要改进。

相关问题

已知数据28.53，28.52，28.50，28.52，28.53，28.53，28.50，28.49，28.49，28.51，28.53，28.52，28.49，28.40，28.50，怎么用残余误差观察法绘制残差点列图

首先，让我们将给定的数据视为一组观测值，然后按照以下步骤使用残余误差观察法（也称为残差图）来绘制图形：

1. **数据预处理**：
将数据整理成向量形式，我们可以将其存储在一个名为`data`的数组中：

   data = [28.53, 28.52, 28.50, 28.52, 28.53, 28.53, 28.50, 28.49, 28.49, 28.51, 28.53, 28.52, 28.49, 28.40, 28.50];

2. **拟合模型**：
这里我们假设数据是等间距的，通常不需要复杂模型，可以创建一个简单的平均值作为“拟合”：

   mean_value = mean(data);

3. **计算残差**：
残差是每个观测值减去平均值：

   residuals = data - mean_value;

4. **绘制残差点列图**：
创建一个新的直方图，横坐标为残差，纵坐标为频率或次数。如果使用`bar`函数绘制：

   bar(residuals);
   xlabel('残差');
   ylabel('频数');
   title('残差点列图');

或者使用`histogram`函数创建散点图：

   histogram(residuals);
   xlabel('残差');
   ylabel('频数');

5. **观察结果**：
图形上会显示出各个残差的分布情况，观察是否有异常值、模式或其他规律。若大部分残差集中在零附近，表示模型较好；如果存在偏斜或异常大的残差，则可能意味着模型需调整。

注意，对于更复杂的模型（如线性回归），你会得到连续的数值而不是离散的残差，而上述方法适用于离散的观测值。

matlab绘制残差点列图

在MATLAB中，绘制残差点列图（Residual Plot），又称残差图，是为了检查模型拟合的好坏以及是否存在异常点。残差点列图显示了数据点的响应值（预测值）与其真实值之间的差距。以下是一个基本步骤：

1. **准备数据**：首先，你需要有已知的真实值（因变量的真实观测值）和模型预测值（自变量的预测值）。

% 假设真实的响应值存储在'y_true'，模型预测值在'y_pred'

2. **计算残差**：残差就是每个预测值与真实值之差。

residuals = y_true - y_pred;

3. **绘制散点图**：利用`scatter`函数绘制残差点列图，横轴是预测值，纵轴是残差。

scatter(y_pred, residuals);
xlabel('Predicted Values');
ylabel('Residuals');
title('Residual Plot');

4. **附加更多细节**：可以添加回归线（如果需要）、标题、轴标签等，以便更好地理解残差分布。

5. **查看异常点**：观察图形可以帮助识别可能的异常点或者趋势问题，比如残差是否围绕一个中心点随机分布，还是呈现某种模式。

% 如果想看是否有明显的趋势或集中趋势，可以计算残差的平均数和标准偏差
mean_residual = mean(residuals);
std_deviation = std(residuals);

% 可能还会添加这些信息到图表上
text(mean(y_pred), mean_residual, sprintf('Mean Residual: %.2f', mean_residual));
text(mean(y_pred), mean_residual + 3*std_deviation, sprintf('3 SD from Mean: %.2f', mean_residual + 3*std_deviation));