差点被骗

博主网上浏览时查看一网页源代码,在记事本中起初显示空白,但发现记事本有滚动条,向下翻后代码出现,反映了网页源代码可能存在隐藏显示的情况。

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网上闲游,突见一网页,看其源代码,记事本上一片空白,奇怪中,无意中发现记事本有滚动条,向下翻之,代码出现也
在MATLAB中,绘制残差点列图(Residual Plot),又称残差图,是为了检查模型拟合的好坏以及是否存在异常点。残差点列图显示了数据点的响应值(预测值)与其真实值之间的差距。以下是一个基本步骤: 1. **准备数据**:首先,你需要有已知的真实值(因变量的真实观测值)和模型预测值(自变量的预测值)。 ```matlab % 假设真实的响应值存储在'y_true',模型预测值在'y_pred' ``` 2. **计算残差**:残差就是每个预测值与真实值之差。 ```matlab residuals = y_true - y_pred; ``` 3. **绘制散点图**:利用`scatter`函数绘制残差点列图,横轴是预测值,纵轴是残差。 ```matlab scatter(y_pred, residuals); xlabel('Predicted Values'); ylabel('Residuals'); title('Residual Plot'); ``` 4. **附加更多细节**:可以添加回归线(如果需要)、标题、轴标签等,以便更好地理解残差分布。 5. **查看异常点**:观察图形可以帮助识别可能的异常点或者趋势问题,比如残差是否围绕一个中心点随机分布,还是呈现某种模式。 ```matlab % 如果想看是否有明显的趋势或集中趋势,可以计算残差的平均数和标准偏差 mean_residual = mean(residuals); std_deviation = std(residuals); % 可能还会添加这些信息到图表上 text(mean(y_pred), mean_residual, sprintf('Mean Residual: %.2f', mean_residual)); text(mean(y_pred), mean_residual + 3*std_deviation, sprintf('3 SD from Mean: %.2f', mean_residual + 3*std_deviation)); ```
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