matlab决定系数R2

决定系数R2是一种用于评估回归模型拟合优度的统计指标，它表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数来计算决定系数R2。

`fitlm`函数是用于拟合线性回归模型的函数，它可以根据给定的自变量和因变量数据进行模型拟合，并返回包含拟合结果的线性回归模型对象。通过该对象，可以获取决定系数R2的值。

以下是使用MATLAB计算决定系数R2的示例代码：

% 假设有自变量x和因变量y的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 使用fitlm函数拟合线性回归模型
model = fitlm(x, y);

% 获取决定系数R2的值
r2 = model.Rsquared.Ordinary;

在上述示例中，我们首先定义了自变量x和因变量y的数据。然后使用`fitlm`函数拟合线性回归模型，并将结果保存在`model`对象中。最后，通过访问`model.Rsquared.Ordinary`属性，可以获取决定系数R2的值。

相关问题

决定系数r2用matlab

决定系数 R²是一个用于评估回归模型拟合优度的统计量，它表示因变量的变异程度能够被模型解释的比例。在 MATLAB 中，我们可以使用 'fitlm' 或 'regress' 函数来计算决定系数 R²。

首先，我们需要安装 'Statistics and Machine Learning Toolbox'，该工具包提供了计算回归模型的函数。

然后，我们可以通过以下步骤计算决定系数 R²：

1. 导入数据。可以使用 'readmatrix' 函数从文件中读取数据，或者手动将数据存储在 MATLAB 的变量中。

2. 使用 'fitlm' 函数进行线性回归拟合，或使用 'regress' 函数进行多元线性回归拟合。例如：

mdl = fitlm(X, y);  % 线性回归拟合

% 或

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);  % 多元线性回归拟合

其中，X 是输入变量矩阵，y 是响应变量向量。

3. 使用 'mdl.Rsquared.Ordinary' 或 'stats(1)' 来获取拟合的决定系数 R² 的值。例如：

R2 = mdl.Rsquared.Ordinary;  % 获取线性回归拟合的决定系数 R²

% 或

R2 = stats(1);  % 获取多元线性回归拟合的决定系数 R²

4. 输出得到的决定系数 R²。例如：

disp(['决定系数 R² = ', num2str(R2)]);

通过以上步骤，我们就可以使用 MATLAB 计算并输出决定系数 R² 的值。

matlab决定系数计算

根据引用中提供的公式，Matlab中计算决定系数R²的代码如下：

% y1为预测值，y为实际值
R2 = 1 - (sum((y1 - y).^2) / sum((y - mean(y)).^2))

其中，y1为预测值，y为实际值。该公式计算的是预测值与实际值之间的差异占总差异的比例，即拟合优度。R²的取值范围为0到1，值越接近1表示拟合效果越好。

如果你有一组数据，可以将其输入Matlab中，然后使用上述代码计算决定系数R²。另外，如果你使用的是Matlab的统计工具箱，也可以使用`regstats`函数来计算决定系数R²，具体代码如下：

% x为自变量，y为因变量
mdl = fitlm(x, y);
R2 = mdl.Rsquared.Ordinary

该代码使用线性回归模型拟合数据，并计算决定系数R²。其中，`mdl.Rsquared.Ordinary`表示普通最小二乘法的决定系数R²。