matlab绘制各种残差图代码
时间: 2023-08-23 22:06:14 浏览: 45
在 MATLAB 中,可以使用多种方法来绘制各种残差图。下面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
model = fitlm(x, y);
% 绘制残差图
figure;
plotResiduals(model, '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
model = fitlm(X,***
相关问题
matlab绘制残差图
Matlab可以使用`regress`函数计算回归分析的残差,然后使用`plot`函数绘制残差图。以下是一个简单的例子:
假设有两个变量`x`和`y`,要对它们进行线性回归分析,可以使用以下代码:
```matlab
% 创建样本数据
x = [1 2 3 4 5]';
y = [1.2 1.8 3.1 3.8 5.2]';
% 进行回归分析
X = [ones(size(x)) x];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);
% 计算残差
residuals = r;
% 绘制残差图
plot(x,residuals,'o');
xlabel('x');
ylabel('残差');
```
上述代码中,首先创建了两个变量`x`和`y`,分别表示自变量和因变量,然后使用`regress`函数进行回归分析。其中返回的`r`表示残差。接着计算出残差,并使用`plot`函数绘制残差图。最后添加坐标轴标签。
在绘制残差图后,可以通过观察残差图的形态,来判断回归模型是否适合,如果残差图呈现出一定的规律性,说明回归模型可能存在问题。
如何使用matlab绘制残差图
要使用 MATLAB 绘制残差图,可以按照以下步骤进行操作:
1. 假设你已经进行了数据拟合,并得到了拟合曲线和实际数据点。
2. 首先,需要计算拟合的残差。残差是实际观测值与拟合值之间的差异。可以使用 MATLAB 中的 `residuals` 函数来计算残差。例如,假设你的实际数据点存储在向量 `y` 中,拟合曲线的预测值存储在向量 `y_fit` 中,那么残差可以通过以下代码计算:
```matlab
residuals = y - y_fit;
```
3. 接下来,使用 `plot` 函数绘制残差图。将横轴设置为观测点的索引,纵轴设置为计算得到的残差。例如,可以使用以下代码绘制残差图:
```matlab
plot(1:length(residuals), residuals, 'o');
xlabel('观测点索引');
ylabel('残差');
title('残差图');
```
这将绘制一个散点图,其中 x 轴是观测点的索引,y 轴是对应的残差值。
4. 查看残差图的形状和分布。如果残差图呈现出随机的散点分布,且没有明显的模式或趋势,表示拟合较好。如果残差图呈现出一定的趋势、规律性或其他异常模式,则表示拟合可能存在问题。
请注意,残差图只是评估拟合质量的一种方法,应该结合其他指标和领域知识来进行综合评估。