matlab 画残差图

在MATLAB中，绘制残差图通常用于分析模型预测结果与实际值之间的差异。残差是模型预测值与真实值之差。下面是一个简单的步骤来创建一个残差图：

1. **数据准备**：
假设你已经有了一个模型预测数组(`y_pred`)和对应的真实观测值(`y_true`)。

2. **计算残差**：

   residuals = y_true - y_pred;

3. **创建图形**：
使用`plot()`函数，将残差作为x轴，线性指数或其他适合的形式显示出来，比如：

   plot(residuals);
   title('Residual Plot');
   xlabel('Index');
   ylabel('Residuals');

如果你想查看时间序列数据，可以使用`plotyy()`或者`tseries`工具箱中的函数。

4. **美化图形**：
可以添加网格线、调整线条样式、颜色等，例如：

   grid on; % 添加网格线
   lineprops = {'color', 'red', 'linewidth', 1.5}; % 定义线的属性
   plot(residuals, lineprops); % 绘制线并应用属性

5. **检查正态性和残差间的关系**：
残差应该大致围绕零值分布，如果有必要，可以进一步检查残差是否满足正态性假设，并绘制QQ图或概率密度图。

相关问题

matlab残差图怎么画

在MATLAB中，你可以使用 `residplot` 函数绘制残差图。这个函数需要两个输入参数:

1. 你的模型的预测值
2. 对应的实际观测值

然后，它会绘制预测值和残差之间的散点图，并在图形中添加一个水平线，用于表示残差为零的位置。

以下是一个简单的示例:

% 生成一些随机数据 
x = 1:10;
y = 2*x + 3*randn(size(x));

% 拟合线性模型并绘制残差图 
mdl = fitlm(x,y);
figure;
residplot(mdl);

这将生成一个散点图，其中 x 轴是预测值，y 轴是残差。在这个示例中，我们使用 `fitlm` 函数拟合了一个简单的线性模型，并将其传递给 `residplot` 函数。

MATLAB绘制观测值和拟合值以及残差图

在MATLAB中，绘制观测值和拟合值以及残差图是一种常见的数据可视化方法，用于评估模型的好坏。以下是创建这种图表的基本步骤：

1. **准备数据**：首先，你需要有两组数据，一组是实际的观测值（Observed Values），另一组是通过模型计算得到的拟合值（Fitted Values）。

2. **生成图形**：
- **散点图**：使用`scatter`函数绘制观测值的点图，横坐标通常表示自变量，纵坐标表示因变量。

   scatter(x, y, 'o', 'MarkerSize', 8); % x轴为自变量，y轴为观测值
   hold on; % 保持当前图形以便添加更多元素

3. **线性拟合**：如果想要展示拟合曲线，可以使用`polyfit`和`polyval`对观测值进行线性回归，然后画出直线。例如，假设我们有一个一阶多项式模型：

   p = polyfit(x, y, 1); % 拟合系数
   x_fit = linspace(min(x), max(x)); % 新的x值范围
   y_fit = polyval(p, x_fit); % 拟合值

4. **拟合曲线和残差**：
- 使用`plot`函数画出拟合曲线，并将拟合值作为第二个系列：

   plot(x_fit, y_fit, '-r'); % 红色实线代表拟合曲线

- 计算残差（Residuals），即观测值与拟合值之差，然后绘制残差：

   residuals = y - y_fit;
   plot(x, residuals, 'b.'); % 蓝色圆点显示残差

5. **添加标签和标题**：

   xlabel('自变量');
   ylabel('因变量');
   title('观测值与拟合值及残差图');
   legend('观测值', '拟合值', '残差');

6. **显示图像**：

   hold off;

完成以上步骤后，你会看到一个包含观测值、拟合曲线以及残差分布的图形，便于分析模型的拟合效果和数据偏差。