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。

相关问题

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。

matlab决定系数代码

在MATLAB中，可以使用`corrcoef`函数来计算决定系数。以下是一个示例代码：

% 实际观测值
y_actual = [1, 2, 3, 4, 5];

% 预测值
y_predicted = [0.8, 1.9, 2.7, 3.8, 4.9];

% 计算决定系数
R_squared = corrcoef(y_actual, y_predicted)^2;

% 输出结果
disp(['决定系数 R^2: ', num2str(R_squared)]);

该代码中，`y_actual`表示实际观测值，`y_predicted`表示预测值。通过调用`corrcoef`函数计算相关系数矩阵，然后取其平方得到决定系数。最后，使用`disp`函数输出结果。

请注意，此示例假设实际观测值和预测值的长度相同。如果长度不同，可能需要进行适当的处理，如插值或截断数据。