Matlab中gof

"goodness of fit"（gof）是指将模型与实际数据进行比较，以确定模型的拟合程度的过程。在Matlab中，可以使用`gof`函数来评估模型的拟合程度。`gof`函数可以计算多种拟合度量，例如均方误差、平均绝对误差、决定系数等。

例如，下面的示例代码演示了如何使用`gof`函数计算线性回归模型的拟合度量：

% 创建一些随机数据
x = 1:10;
y = 2*x + 1 + randn(size(x));

% 拟合线性模型
mdl = fitlm(x,y);

% 计算拟合度量
g = gof(mdl);
disp(g)

该代码将计算线性回归模型的拟合度量，并将结果输出到命令窗口。您可以根据需要选择要计算的拟合度量。

相关问题

matlab中chi2gof函数用法

在MATLAB中，chi2gof函数用于进行卡方检验，判断样本是否符合某个理论分布。该函数的使用方法如下：

[h,p,stats] = chi2gof(x, 'cdf', 'expected', expected_values)

其中，x为样本数据，expected_values为预期的分布参数，可以是一个向量或一个矩阵，'cdf'为分布函数名称（例如'norm'代表正态分布），'expected'表示是否使用预期值进行卡方检验，返回值h表示检验结果是否显著，p为P值，stats为卡方检验统计值。

例如，对于一个正态分布的样本数据x，可以使用以下代码进行卡方检验：

mu = mean(x);
sigma = std(x);
expected_values = normcdf(x, mu, sigma);
[h, p, stats] = chi2gof(x, 'cdf', 'expected', expected_values);

这段代码中，使用normcdf函数计算样本数据x在正态分布中的累积分布函数值作为预期值，然后使用chi2gof函数进行卡方检验。

matlab中chi2gof函数验证均匀分布，指数分布，正态分布

假设我们要验证一个数据集是否符合均匀分布、指数分布、正态分布。我们可以使用chi2gof函数来进行验证。具体步骤如下：

1. 假设我们有一个数据向量x，首先需要画出它的直方图以观察数据分布情况。

histogram(x);

2. 对于均匀分布，设置nbins参数为10（箱数），然后使用chi2gof函数进行假设检验。

[h,p,stats] = chi2gof(x, 'nbins', 10, 'CDF', @unifcdf)

其中，'CDF', @unifcdf表示使用均匀分布的累积分布函数进行检验。

3. 对于指数分布，使用expcdf函数作为累积分布函数。

[h,p,stats] = chi2gof(x, 'CDF', @expcdf)

4. 对于正态分布，使用normcdf函数作为累积分布函数。

[h,p,stats] = chi2gof(x, 'CDF', @normcdf)

最终，通过比较p值和显著性水平，我们可以得出结论：如果p值小于显著性水平，我们拒绝原假设，认为数据不符合该分布；如果p值大于显著性水平，我们接受原假设，认为数据符合该分布。