两个数据集之间的量化拟合优度- MATLAB答案- MATLAB中心 - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

我的荣幸!

的 “b” 是对 “OLSCF” (普通最小二乘代价函数)匿名函数。这个函数计算一个没有得到答案的函数的平方和。

一个不同的，更好的，更容易理解的代码来做同样的事情:

                             Yfit = @（b，x）exp（b（1））。* x。^ b（2）;%幂函数
                            
                             SSECF = @(b) sum((yfit(b,x) - y).^2);%和平方误差代价函数
                            
                             B = fminsearch(SSECF， [1;1);
                            
                             ypred = yfit (B (x);
                            
                             上交所= ((y-ypred) ^ 2)总和;
                            
                             海温=总和(y-mean (y)) ^ 2);
                            
                             Rsq = 1 - (SSE/SST);

这里的想法是计算

这个幂函数的拟合值是 'yfit' ( “x” 和 “y” 是数据向量)和数据，使用 fminsearch 函数做非线性回归。这里 “B” 系数向量是由 fminsearch ．

接下来，代码进行计算 “ypred” (对应于模型向量的预测值)和实际数据。的上交所的价值被解释为平方和 “场” 是总的平方和，正如维基百科文章中所描述的。

所以在这里， “ypred” 是你的模型, “y” 你的数据向量 “Rsq” 所需的结果。

我为混乱道歉，因为我应该在开始时选择这个例子。

量化两个数据集之间的拟合优度

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