matlab残差图怎么画

在Matlab中，可以使用 `residplot` 函数来画残差图（residual plot）。

下面是一个简单的例子：

load carsmall % 加载示例数据集
model = fitlm(MPG,Weight); % 建立线性回归模型
residplot(model); % 画残差图

这里，我们使用 `fitlm` 函数建立了一个简单的线性回归模型，并使用 `residplot` 函数画出了残差图。`residplot` 函数会自动将残差按照行的顺序进行排序，并画出残差的散点图和平均线。

如果你想要进一步自定义残差图的样式，可以使用 Matlab 的图形处理函数来设置。例如，你可以使用 `title` 函数来添加标题，使用 `xlabel` 和 `ylabel` 函数来添加坐标轴标签等。

residplot(model);
title('Residual plot for linear regression of MPG on Weight');
xlabel('Predicted MPG');
ylabel('Residuals');

这里，我们添加了标题和坐标轴标签。

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。

高斯塞德尔迭代收敛,画出残差范数随迭代步的收敛曲线图matlab

高斯-塞德尔迭代是一种求解线性方程组的迭代方法，具有收敛性。为了画出残差范数随迭代步的收敛曲线图，需要先给出一组线性方程组和迭代过程的算法。

假设要求解的线性方程组为Ax=b，其中A是一个n×n的矩阵，b是一个n维列向量。迭代过程的算法如下：

1. 初始化一个初始解向量x0；
2. 对于k = 0,1,2,...，重复以下步骤：
2.1. 对于i = 1,2,...,n，计算新的解向量中的第i个分量值：
xi(k+1) = (bi - Σ(Aij*xj(k), j=1 to i-1) - Σ(Aij*xj(k-1), j=i+1 to n)) / Aii；
2.2. 计算当前的残差向量：
ri(k+1) = b - Ax(k+1)；
3. 计算每一步的残差范数：
||ri(k+1)|| = sqrt(Σ(ri(k+1)i^2, i=1 to n))；
其中，||ri(k+1)||表示残差向量的范数。

接下来，可以使用MATLAB编写程序来实现高斯-塞德尔迭代，并画出残差范数随迭代步的收敛曲线图。

% 设置线性方程组的系数矩阵A和常数向量b
A = [4 -1 0; -1 4 -1; 0 -1 4];
b = [2; 0; 2];

% 初始化初始解向量x0和计算A的对角线元素
x0 = zeros(size(b));
diagonal = diag(A);

% 设置迭代步数和存储每一步残差范数的向量
num_iterations = 20;
residual_norms = zeros(num_iterations, 1);

% 高斯-塞德尔迭代过程
x = x0;
for k = 1:num_iterations
    for i = 1:length(b)
        x(i) = (b(i) - A(i,1:i-1)*x(1:i-1) - A(i,i+1:end)*x0(i+1:end)) / diagonal(i);
    end
    residual = b - A*x;
    residual_norms(k) = norm(residual);
    x0 = x;
end

% 画出残差范数随迭代步的收敛曲线图
plot(1:num_iterations, residual_norms, 'o-');
xlabel('迭代步数');
ylabel('残差范数');
title('高斯-塞德尔迭代收敛');

以上程序首先设置了线性方程组的系数矩阵A和常数向量b，然后进行高斯-塞德尔迭代的计算，最后使用plot函数画出残差范数随迭代步的收敛曲线图。