Matlab的拟合工具箱的误差参数说明 曾经终败给现在 2022-02-12 12:27 243阅读 0赞 # Matlab的拟合工具箱的误差参数说明 # * Matlab的拟合、优化和统计等工具箱,会常遇到下面几个名词: ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70] * SSE(和方差、误差平方和):The sum of squares due to error 该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和 SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好,数据预测也越成功。 * R-square(确定系数):Coefficient of determination “确定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。“确定系数”的正常取值范围为\[0 1\],越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好 * MSE(均方差、方差):Mean squared error 该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值,为: SSE/n,和SSE没有太大的区别 * RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error 该统计参数,也叫回归系统的拟合标准差,是MSE的平方根 * Adjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination * SSR:Sum of squares of the regression,即预测数据与原始数据均值之差的平方和 * SST:Total sum of squares,即原始数据和均值之差的平方和 , 即: SST=SSE+SSR [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220212/3c16dfa69d5f4773a118f9c851b7f938.png
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