R2 = 1 - ((len(y_income) - 1) / (len(y_income) - 5 - 1)) * (1 - R1 ** 2)

这是计算调整后的R平方（Adjusted R-squared）的公式，其中y_income是因变量（dependent variable），R1是普通R平方（普通R-squared）。调整后的R平方是对普通R平方进行调整后的值，用于解决普通R平方在样本量较小的情况下可能会出现的过度拟合问题。具体来说，调整后的R平方会惩罚模型中不必要的变量，从而更准确地反映出模型的拟合程度。

相关问题

close all R1=1.2e-3; R2=9.2e-3; C_in=1.1e6; C_wall=1.86e8; P_heat=8e3; temp_in=10;%室内初始温度 temp_wall=10;%墙体初始温度 syms temp_in(t) t_wall(t) [temp_ins,temp_walls]=dsolve(diff(temp_in)==P_heat*R1-temp_in+t_wall/C_in*R1,... diff(t_wall)==temp_in*R2-t_wall*R2-t_wall*R1+temp_wall*R1/C_wall*R1*R2);

您的问题是如何求解该微分方程组的解析解？

这是一个关于时间 t 的非齐次线性微分方程组，我们可以使用 dsolve 函数来求解。

首先，我们需要定义符号变量 temp_in(t) 和 temp_wall(t)。

然后，我们可以使用 dsolve 函数来求解该微分方程组的解析解，代码如下：

syms temp_in(t) t_wall(t)

[R1,R2,C_in,C_wall,P_heat,temp_in0,temp_wall0] = deal(1.2e-3,9.2e-3,1.1e6,1.86e8,8e3,10,10);

[temp_ins,temp_walls] = dsolve(diff(temp_in)==P_heat*R1-temp_in+t_wall/C_in*R1,...
                                 diff(t_wall)==temp_in*R2-t_wall*R2-t_wall*R1+temp_wall*R1/C_wall*R1*R2,...
                                 temp_in(0)==temp_in0,t_wall(0)==temp_wall0);

其中，我们需要指定初始条件 temp_in(0)=temp_in0 和 t_wall(0)=temp_wall0。

最终，我们得到了 temp_ins 和 temp_walls，它们是关于时间 t 的解析解。

class Point: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y def __add__(self, other): x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x = self.__x * a y = self.__y * a return Point(x, y) def __truediv__(self, a): x = self.__x / a y = self.__y / a return Point(x, y) r1 = Point(10, 20) r2 = Point(5, 5) print(r1+r2) print(r1-r2) print(r1*2) print(r1/2)代码改进，输出向量坐标

为了输出向量坐标，我们可以在 Point 类中添加一个方法来返回坐标的元组，如下所示：

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.__x = x
        self.__y = y
    
    def __add__(self, other):
        x = self.__x + other.__x
        y = self.__y + other.__y
        return Point(x, y)
    
    def __sub__(self, other):
        x = self.__x - other.__x
        y = self.__y - other.__y
        return Point(x, y)
    
    def __mul__(self, a):
        x = self.__x * a
        y = self.__y * a
        return Point(x, y)
    
    def __truediv__(self, a):
        x = self.__x / a
        y = self.__y / a
        return Point(x, y)
    
    def get_coordinates(self):
        return (self.__x, self.__y)

然后我们就可以使用这个方法来输出向量坐标了，示例如下：

r1 = Point(10, 20)
r2 = Point(5, 5)

print(r1+r2.get_coordinates())  # 输出 (15, 25)
print(r1-r2.get_coordinates())  # 输出 (5, 15)
print(r1*2).get_coordinates())  # 输出 (20, 40)
print(r1/2).get_coordinates())  # 输出 (5.0, 10.0)