残差可信度MATLAB代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算残差可信度：

function residual_credibility = calculate_residual_credibility(data, model)

    % 计算模型预测值
    predicted_values = model.predict(data);
    
    % 计算残差
    residuals = data - predicted_values;
    
    % 计算残差平方和
    sum_of_squares = sum(residuals.^2);
    
    % 计算数据的平均值
    mean_value = mean(data);
    
    % 计算总离差平方和
    total_sum_of_squares = sum((data - mean_value).^2);
    
    % 计算残差可信度
    residual_credibility = 1 - (sum_of_squares / total_sum_of_squares);
    
end

该函数接受两个输入参数：`data` 是包含观测数据的向量或矩阵，`model` 是拟合的模型对象。你需要根据你的具体情况修改 `model.predict(data)` 这一行，确保能够正确计算出模型对观测数据的预测值。

函数内部首先计算了预测值 `predicted_values`，然后计算了残差 `residuals`。接下来，计算了残差平方和 `sum_of_squares` 和总离差平方和 `total_sum_of_squares`。最后，通过将残差平方和除以总离差平方和，计算出残差可信度。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体情况进行适当的修改和调整。