matlab求函数拟合度

请教一下，我已经有两个数组X、Y，并且求出了Y关于X的一次拟合函数，那么拟合系数怎么求

可以使用polyfit函数进行一次多项式拟合，代码和结果如下：

x = 1:0.1:5;
y = (3*x + 2).*(rand(1 , 41)*0.2 + 0.9);
P = polyfit(x , y , 1);         % P就是拟合后的各项系数，P的第三个输入参数表示用一次多项式进行拟合

%% 拟合结果
plot(x,y,'o')
hold on
y1 = x*P(1) + P(2);
plot(x,y1)
legend('原始数据','拟合结果')

img

【以下回答由 GPT 生成】

答案: 对于已经使用Matlab进行了一次拟合的函数，我们可以使用fitlm函数计算拟合度系数。拟合度系数被称为决定系数（Coefficient of Determination），通常用R²表示。

以下是计算拟合度系数的具体步骤：

  1. 导入数据 首先，将数据导入Matlab。假设你已经将数据存储在两个数组X和Y中。

  2. 进行一次拟合 使用polyfit函数进行一次多项式拟合。拟合程度越高，拟合度系数越高。

matlab fit = polyfit(X, Y, 1);

  1. 计算残差 使用polyval函数计算拟合函数在每个输入值处的拟合值。然后将这些拟合值与实际值Y进行比较，计算残差矩阵。

matlab fittedY = polyval(fit, X); residuals = Y - fittedY;

  1. 计算总平方和 计算实际值Y与均值之差的平方和。

matlab totalSumOfSquares = sum((Y - mean(Y)).^2);

  1. 计算回归平方和 计算预测值与实际值之差的平方和。

matlab regressionSumOfSquares = sum((fittedY - mean(Y)).^2);

  1. 计算拟合度系数 使用以上计算的总平方和和回归平方和计算拟合度系数。

matlab rSquared = regressionSumOfSquares / totalSumOfSquares;

以上步骤给出了计算拟合度系数的具体步骤，你可以根据实际情况将X和Y替换为你的数据。



【相关推荐】



如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^