matlab数值拟合r2_robustfit等在matlab的应用（Matlab插值与拟合实例讲解）（转载整理）...

好的，我了解了你的问题。首先，R2（R-squared）是用来评估拟合模型好坏的一种统计指标。在Matlab中，可以使用robustfit函数进行数值拟合，并通过调用regstats函数计算R2值。

robustfit函数可以使用Huber、Bisquare等鲁棒性估计方法进行拟合，这些方法可以有效地减少异常值的影响。例如，使用Huber方法进行拟合可以通过以下代码实现：

x = [1 2 3 4 5]';
y = [1.1 1.9 3.2 4.2 5.1]';
[b,stats] = robustfit(x,y,'huber');

其中，x和y分别为拟合的自变量和因变量，'huber'表示使用Huber方法进行鲁棒性拟合，返回的b为模型系数，stats为拟合结果的统计信息。可以通过stats.rsquare获取R2值。

另外，在Matlab中还有其他的插值和拟合函数，如polyfit、interp1等。这些函数的使用方法可以参考Matlab官方文档或相关教程。

相关问题

matlab robustfit

`robustfit`函数是MATLAB中用于拟合线性模型的鲁棒回归工具。它可以在存在异常值或噪声的情况下进行回归分析。`robustfit`函数使用迭代加权最小二乘法来估计模型参数，并使用Huber权重函数来鉴别和抑制异常值的影响。该函数返回估计的系数、拟合值、残差和各种统计量等结果。

使用方法示例：

load hald
y = hald(:,end);
X = hald(:,1:end-1);
[b,stats] = robustfit(X,y);

其中，`X`和`y`分别是自变量和因变量的数据矩阵，`b`是回归系数的估计值，`stats`包含了各种统计量，例如标准误差、t值、p值等。

matlab 直线拟合

以下是使用Matlab进行直线拟合的方法：

假设有一组点的横坐标为x_line，纵坐标为y_line，可以使用robustfit函数进行直线拟合，代码如下：

b = robustfit(x_line,y_line);

其中，b是一个2x1的数组，b(1)是拟合直线的截距，b(2)是拟合直线的斜率。

另外，如果想要绘制出拟合直线，可以使用plot函数，代码如下：

plot(x_line,y_line,'o'); % 绘制原始点
hold on;
plot(x_line,b(1)+b(2)*x_line); % 绘制拟合直线

关于极坐标系和直角坐标系的换算公式，可以使用以下代码进行求解：

xx = 1:10;
Y = [2,3,6,5,8,7,5,8,9,8];
w = 10;
med = round(mean(Y)); % 记录这个数组的平均值
for j = 1:w
    theta(j) = -atan((xx(j)-w/2)/(Y(j)-med));
end
MaxValue = mode(theta); % mode函数求矩阵某一行出现次数最多的数
ro = w/2*cos(MaxValue)+med*sin(MaxValue);
if sin(MaxValue) == 0
    for x = 1:w
        y(x) = ro-x*cos(MaxValue);
    end
else
    for x = 1:w
        y(x) = (ro-x*cos(MaxValue))/sin(MaxValue);
    end
end
plot(xx,Y,'o');
hold on;
plot(xx,y);