用MATLAB求失拟平方和

假设有一个向量y表示真实值，有一个向量y_pred表示预测值，可以使用MATLAB中的sum函数和power函数来计算失拟平方和。具体代码如下：

y = [1 2 3 4 5];
y_pred = [1 3 2 5 4];
y_mean = mean(y);
error = y - y_pred;
error_mean = mean(error);
error_mean_vec = repmat(error_mean, size(y));
sst_error = sum(power(y - y_mean, 2));
ssr_error = sum(power(y_pred - y_mean, 2));
sse_error = sum(power(error - error_mean_vec, 2));

其中，y_mean表示真实值的均值，error表示真实值与预测值的差异，error_mean表示差异的均值，error_mean_vec表示差异均值的向量，sst_error表示总平方和，ssr_error表示回归平方和，sse_error表示失拟平方和。