MATLAB中样本外R平方分析与作图技巧

资源摘要信息:"本文档是一个关于使用Matlab软件进行R平方分析的压缩包文件，包含了多个Matlab图形界面文件（.fig），涉及到的主题包括预测模型的性能评估指标R平方，以及特别关注了样本外R平方值的计算和分析。 R平方，也称为决定系数，是回归分析中用来衡量模型拟合优度的一个统计量。它表示为回归平方和占总平方和的比例，其值介于0到1之间。R平方值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好，解释变量解释的变异性越大。反之，值越接近0，则意味着模型对数据的解释能力较弱。 在Matlab中，R平方值的计算通常与回归分析紧密相关，可以使用内置函数如`regress`或者`fitlm`来进行线性回归分析，并且获取模型的R平方值。当进行样本外预测时，即利用已有的模型对未参与建模的数据进行预测，此时计算得到的R平方值则被称为样本外R平方。样本外R平方是评估模型泛化能力的重要指标之一。 在本压缩包中，涉及的文件有：NEWnihe_I12.fig、NEWnihe_S10.fig、NEWnihe_BM10.fig、NEWnihe_MRT.fig、NEWR^2_I12.fig、NEWR^2_MRT.fig、NEWR^2_S10.fig、NEWR^2_BM10.fig。这些文件名中的“I12”、“S10”、“BM10”和“MRT”可能表示不同模型或者数据集的名称，而“NEW”前缀可能表示这些图形是更新后的结果。文件扩展名(fig)说明这些文件是Matlab的图形界面文件，通常包含了绘制的图形和部分交互功能。 在进行样本外R平方分析时，研究者通常会将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于建立模型，而测试集则用来评估模型的预测能力。通过在测试集上计算R平方值，可以获得一个对模型泛化能力的估计。作图对比分析可能包括对不同模型的R平方值进行可视化比较，以直观展示各个模型在样本外数据上的预测效果。 使用Matlab进行R平方和样本外R平方的分析时，可能涉及到的操作包括数据的导入与预处理、模型的构建和训练、预测结果的生成、以及结果的可视化与比较。Matlab丰富的数据分析工具箱和图形用户界面为这些操作提供了便利。例如，`plot`函数可以用来绘制散点图和拟合线，`scatter`函数可以用来绘制散点图，`hold on`和`hold off`可以用来在同一图上绘制多个图形，`legend`函数用于添加图例，而`title`、`xlabel`和`ylabel`等函数则可以用来为图形添加标题和轴标签。 总而言之，本文档提供了一个实际应用案例，展示了如何利用Matlab软件进行R平方和样本外R平方的计算与分析，并通过图形方式直观地对比不同模型的预测性能。这不仅有助于理解R平方的概念和重要性，也为数据分析和模型评估提供了实际的操作指南。"