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。

相关问题

用MATLAB求误差平方和

在MATLAB中，可以使用 `sum` 和 `power` 函数来求误差平方和。

假设有两个向量 `y_true` 和 `y_pred`，分别表示真实值和预测值。则误差平方和可以通过以下代码求得：

error = power(y_true - y_pred, 2);
error_sum = sum(error);

首先，`power` 函数用于计算 `(y_true - y_pred)^2`，即每个元素的误差平方。然后，`sum` 函数将所有误差平方相加，得到误差平方和。

完整的MATLAB代码如下：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
y_pred = [1.2, 1.8, 3.2, 3.9, 4.5];

error = power(y_true - y_pred, 2);
error_sum = sum(error);

运行该代码，将得到误差平方和的结果。

matlab如何曲线拟合并求残差平方和

在MATLAB中，可以使用polyfit函数进行曲线拟合，并使用polyval函数计算拟合曲线的值。要求残差平方和，可以使用polyval函数计算拟合曲线的值，然后计算实际观测值与拟合值之间的差异，并对差异进行平方求和。

以下是一个示例代码，演示了如何使用polyfit函数进行曲线拟合，并计算残差平方和：

% 原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 曲线拟合
degree = 1; % 拟合多项式的次数
coefficients = polyfit(x, y, degree); % 拟合系数

% 计算拟合曲线的值
fitted_values = polyval(coefficients, x);

% 计算残差平方和
residuals = y - fitted_values;
residual_sum_of_squares = sum(residuals.^2);

% 输出结果
disp('拟合系数:');
disp(coefficients);
disp('残差平方和:');
disp(residual_sum_of_squares);

这段代码首先定义了原始数据x和y，然后使用polyfit函数进行一次多项式拟合，得到拟合系数coefficients。接下来，使用polyval函数计算拟合曲线的值fitted_values。然后，计算实际观测值与拟合值之间的差异，并对差异进行平方求和，得到残差平方和residual_sum_of_squares。最后，输出拟合系数和残差平方和的结果。