双输入单输出的拟合优度matlab代码
时间: 2023-10-26 11:07:53 浏览: 43
假设有两个输入变量x1和x2,一个输出变量y,可以使用多元线性回归模型进行拟合,其中x1和x2是自变量,y是因变量。
假设有n个数据点,可以用以下代码进行拟合和计算拟合优度:
% 生成随机数据
x1 = randn(n,1);
x2 = randn(n,1);
y = 2*x1 + 3*x2 + randn(n,1);
% 构建多元线性回归模型
X = [ones(n,1) x1 x2];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);
% 计算R²值
R2 = stats(1);
% 输出结果
fprintf('拟合优度R²值为%f\n',R2);
注意:以上代码中,regress函数用于进行多元线性回归拟合,stats变量返回的是一个包含4个元素的向量,第一个元素是R²值。
相关问题
拟合优度matlab代码
以下是一个简单的拟合优度计算的Matlab代码:
x = [1,2,3,4,5]; % 输入变量x
y = [2,4,6,8,10]; % 输出变量y
p = polyfit(x,y,1); % 线性拟合,返回拟合参数p
yfit = polyval(p,x); % 计算拟合值
yresid = y - yfit; % 计算残差
SSresid = sum(yresid.^2); % 残差平方和
SStotal = (length(y)-1) * var(y); % 总离差平方和
rsq = 1 - SSresid/SStotal; % 计算拟合优度
disp(['拟合优度为:',num2str(rsq)]); % 显示拟合优度结果
matlab计算拟合优度的代码
在 MATLAB 中,可以使用 `fit` 函数来进行拟合,并且该函数会返回一个 `fitobject` 类型的对象,该对象包含了拟合的结果和相关信息,其中就包括拟合优度。
下面是使用 `fit` 函数进行拟合并计算拟合优度的示例代码:
```matlab
% 生成一组数据
x = 1:10;
y = 2*x + 1 + randn(size(x));
% 使用 fit 函数进行线性拟合
f = fit(x', y', 'poly1');
% 获取拟合优度
rsq = f.rsquare;
% 打印拟合结果和拟合优度
disp(f)
fprintf('R-squared: %.4f\n', rsq)
```
其中,`'poly1'` 表示进行一次多项式拟合,`f.rsquare` 表示获取拟合优度。