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帮助查找曲线的R^2值

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BobbyJoe
BobbyJoe 2021年1月10日
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评论： 明星黾 2021年1月11日
你好,
以下代码生成一个图表，将模拟实验结果与实际实验数据点进行比较：
函数API2
函数C =动力学(θ,t)
c0 = (0.752, 1.278, 0);
[T，Cv]=ode45（@DifEq，T，c0）；
%
函数dC=DifEq（t，c）
dcdt=零（3,1）；
dcdt（1）=-θ（1）。*c（1）。^2+θ（2）。*c（2）-θ（3）。*c（1）。*c（2）；
dcdt(2) =θ(1)。* c(1)。^ 1-theta c(2)(2) . *。^ 1-theta c(1)(3) . *。^ 1。* c (2);
dcdt（3）=θ（3）。*c（1）。*c（2）。^3；
dC=dcdt；
终止
C=Cv；
终止
T = [0 1 2 5 10 15];
t = t ';
%a的y值
A_ydata = [0.752 0.0596 0.0596 0.0596 0.0502 0.0424];
A_Ydata=A_Ydata'；
%b的y值
B_ydata = [1.278 0.378 0.101 0.101 0.085 0.072];
B_Ydata=B_Ydata'；
C_ydata = [0 0.692 0.692 0.692 0.702 0.71];
C_Ydata=C_Ydata'；
c=[A_Ydata B_Ydata c_Ydata]；
θ=0.5；0.5；0.5]；
[θ,Rsdnrm, Rsd, ExFlg OptmInfo, Lmda, Jmat] = lsqcurvefit (@kinetics theta0 t、c);
fprintf（1，“\t存储常数：\n”)
对于k1=1：长度（θ）
fprintf（1，'\t\t色塔（%d）=%8.5f\n', k1,θ(k1))
终止
tv=linspace（最小（t），最大（t））；
Cfit = kinetics(theta, tv);
图(1)
H = t, c，'.')；
设置（h{“标记”},{'s';“d”;“^”},{“MarkerFaceColor”},{“r”;“b”;“k”},{“MarkerEdgeColor”},{“r”;“b”;“k”});
持有在
= plot(tv, Cfit，“线宽”, 1.5);
集(hlp, {“颜色”},{“r”;“b”;“k”});
持有从
网格
包含('时间（分钟）')
ylabel (浓度(M)的)
传奇(hlp“利福霉素恶嗪”,“哌嗪”,“利福平”,“位置”,“不”)
终止
我想知道应该添加哪些代码，以便我可以看到每条曲线的R^2值，从而了解模拟曲线的精度。谢谢
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BobbyJoe
BobbyJoe 2021年1月10日
整个代码是API2，它应该运行如果你复制和粘贴到matlab。没有其他的代码

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明星黾
明星黾 2021年1月10日
我感谢你引用我的代码！
这个 价值并不难计算。
一个使用更简单的单变量曲线拟合的例子(不是发布的问题):
Yfit = @(b,x) exp(b(1)) .* x.^b(2);%幂函数
SSECF=@（b）和（（yfit（b，x）-y）。^2；%平方和误差代价函数
B=fminsearch（SSECF[1；1]）；
ypred = yfit (B (x);
SSE=总和（（y-ypred）。^2）；
SST=总和（（y-平均值（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 “是的” 是数据向量）和数据，使用 fminsearch 函数进行非线性回归。在这里 “B” 系数向量是由 fminsearch .
然后，代码计算 “ypred” (对应于模型向量的预测值)和实际数据。这个 “SSE” 价值被解释为平方和 “SST” 总平方和是否如表中所述 维基百科 文章。。
所以在原始问题上， “ypred” 是模型,， “是的” 数据向量，以及 “Rsq” 期望的结果。
在公布的参数估计问题中，替换 “yfit” 意愿 “Cfit” , “是的” 具有 “c” 但是，请使用 每个 曲线，不是所有的同时，因为 可能未针对您在此处提出的问题进行定义。（我从未见过针对此类多重拟合问题进行定义，但可能有方法将其扩展到此类问题。）
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明星黾
明星黾 2021年1月11日
一如既往，我的荣幸！
非常感谢。

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