matlab库克距离

库克距离是一种统计量，用于衡量回归模型中每个数据点对模型的影响程度。在MATLAB中，可以使用`plotDiagnostics`函数来绘制回归模型的诊断图，其中包括Cook's距离。下面是一个示例代码：

% 假设mdl是一个已经拟合好的线性回归模型
plotDiagnostics(mdl, 'CookD', 'MarkerSize', 8, 'Marker', 'o', 'MarkerFaceColor', 'r');

这将绘制一个散点图，其中每个点代表一个数据点，横坐标是杠杆值，纵坐标是Cook's距离。在这个图中，可以看到哪些数据点对回归模型的拟合有较大的影响。

相关问题

光线追迹库克三片式光学系统的matlab代码

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于模拟库克三片式光学系统的光路追迹：

%定义系统参数
r1 = 50;   %第一片半径
r2 = 100;  %第二片半径
r3 = 200;  %第三片半径
d = 50;    %第一片和第二片距离
n1 = 1.5;  %第一片折射率
n2 = 1.6;  %第二片折射率
n3 = 1.7;  %第三片折射率
h = 10;    %光线高度

%计算角度
theta1 = asin(h/r1);
theta2 = asin(h/r2);
theta3 = asin(h/r3);

%计算光路
L1 = r1/cos(theta1);
L2 = d/sin(theta1-theta2);
L3 = r3/cos(theta3);

%计算折射角
phi1 = asin(n1*sin(theta1)/n2);
phi2 = asin(n2*sin(theta2-phi1)/n3);

%计算出射角
theta4 = pi/2 - (theta1-theta2) - phi2;
theta5 = atan(h/(L1+L2+L3));

%绘制光路
x = [L1,L1+L2,L1+L2+L3];
y = [h,h,h];
plot(x,y,'k');
hold on
plot(x(1),y(1),'ro');
plot(x(2),y(2),'go');
plot(x(3),y(3),'bo');
axis([0,x(3),0,h+10]);
xlabel('Distance (mm)');
ylabel('Height (mm)');
title('光线追迹库克三片式光学系统');

%显示角度和折射率
text(10, h+5, ['\theta_1 = ',num2str(theta1*180/pi),'°']);
text(50, h+5, ['\theta_2 = ',num2str(theta2*180/pi),'°']);
text(120, h+5, ['\theta_3 = ',num2str(theta3*180/pi),'°']);
text(10, h-5, ['n_1 = ',num2str(n1)]);
text(50, h-5, ['n_2 = ',num2str(n2)]);
text(120, h-5, ['n_3 = ',num2str(n3)]);

该代码将绘制一个图形，显示库克三片式光学系统的光路和角度，并在图中显示折射率。请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要对代码进行修改以满足您的特定需求。