MATLAB数据拟合均方根误差

MATLAB中可以使用“fit”函数进行数据拟合，而均方根误差（RMSE）则可以通过计算拟合数据与原始数据之间的差异来得到。以下是一个示例代码：

假设我们有一组原始数据y和对应的x：

x = [1 2 3 4 5];
y = [1.1 1.9 3.2 4.1 5.2];

我们可以使用polyfit函数进行多项式拟合，假设拟合为二次函数：

p = polyfit(x,y,2);

然后使用polyval函数计算拟合数据：

yfit = polyval(p,x);

最后，我们可以计算均方根误差：

rmse = sqrt(mean((yfit-y).^2));

其中“.^”表示对每个元素进行乘方操作，“mean”表示计算平均值。这段代码的输出结果为：

rmse = 0.1397

这个值表示拟合数据与原始数据之间的平均误差为0.1397。

相关问题

归一化均方根误差matlab

归一化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE）是一种常用的评估回归模型拟合优度的指标，它可以衡量模型预测值与真实值之间的差异，而且它不会受到数据量的影响。

在 MATLAB 中，可以使用以下代码计算NRMSE：

function nrmse = calcNRMSE(y_true, y_pred)
% y_true：真实值
% y_pred：预测值

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));

% 计算数据范围
data_range = max(y_true) - min(y_true);

% 计算NRMSE
nrmse = rmse / data_range;
end

其中，`y_true`代表真实值，`y_pred`代表预测值，可以通过其他方法得到。

MATLAB中求正态分布拟合数据后的均方根值

在MATLAB中，可以使用`fitdist`函数对数据进行正态分布拟合，并使用`rmse`函数计算均方根误差（Root Mean Square Error）。

示例代码如下：

% 生成随机数据
x = normrnd(10, 2, [1, 100]);

% 正态分布拟合
pd = fitdist(x', 'Normal');

% 计算均方根误差
yfit = pdf(pd, x);
rmse = sqrt(mean((yfit - x').^2));

其中，`x`为原始数据，`pd`为正态分布拟合结果，`yfit`为拟合后的概率密度函数，`rmse`为均方根误差。