matlab计算决定系数

Matlab计算决定系数的公式为R²=1 - (sum((y1- y).^2) / sum((y - mean(y)).^2))，其中y1为预测值，y为实际值。该公式用于衡量回归直线对观测值的拟合程度，R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。除了手动计算，Matlab也提供了工具箱验证来计算决定系数。另外，Matlab还可以用于制作扑克牌记忆力游戏等应用程序。

相关问题

matlab决定系数计算

根据引用中提供的公式，Matlab中计算决定系数R²的代码如下：

% y1为预测值，y为实际值
R2 = 1 - (sum((y1 - y).^2) / sum((y - mean(y)).^2))

其中，y1为预测值，y为实际值。该公式计算的是预测值与实际值之间的差异占总差异的比例，即拟合优度。R²的取值范围为0到1，值越接近1表示拟合效果越好。

如果你有一组数据，可以将其输入Matlab中，然后使用上述代码计算决定系数R²。另外，如果你使用的是Matlab的统计工具箱，也可以使用`regstats`函数来计算决定系数R²，具体代码如下：

% x为自变量，y为因变量
mdl = fitlm(x, y);
R2 = mdl.Rsquared.Ordinary

该代码使用线性回归模型拟合数据，并计算决定系数R²。其中，`mdl.Rsquared.Ordinary`表示普通最小二乘法的决定系数R²。

matlab求决定系数

决定系数（Coefficient of determination）是一种统计量，用于评估因变量的变化有多少可以由自变量的变化来解释。在 MATLAB 中，可以使用“corrcoef”函数计算决定系数。

具体步骤如下：

1. 首先，需要准备好自变量（x）和因变量（y）的数据，可以使用 MATLAB 的数据导入工具导入数据。

2. 然后，使用“corrcoef”函数计算出自变量和因变量之间的相关系数矩阵。

3. 根据相关系数矩阵，可以计算出决定系数，即相关系数的平方。具体计算公式为：r^2 = (Sxy)^2 / (Sxx * Syy)，其中，Sxy 为自变量和因变量之间的协方差，Sxx 为自变量的方差，Syy 为因变量的方差。

4. 最后，使用“disp”函数输出决定系数的值。

相关问题：
1. 什么是自变量和因变量？
2. 什么是相关系数？
3. 决定系数的取值范围是什么？