Matlab计算决定性系数(拟合优度)R2

本文介绍了决定系数(R^2)的概念,它衡量了因变量的变异中有多少可由自变量解释。R^2值越大,拟合效果越好。通过Matlab示例展示了线性拟合的R^2计算,以及如何使用polyfit函数验证拟合直线的参数。当R^2大于0.8时,通常认为拟合效果良好。

1 定义

决定系数(coefficient of determination),也称为拟合优度(goodness of fit)。

决定系数反应了因变量 y y y 的波动有多少百分比能被 x x x 的波动所描述,即表征因变量 y y y 的变异中有多少百分比可由自变量 x x x 来解释。


2 如果用不同的线型拟合散点,则 R 2 R^2 R2是会随着变化的,因此要深刻理解公式

【提前提示】

  1. 拟合优度数值越大,说明自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高
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