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  • MATLAB误差分析实验

    2018-11-22 22:04:32
    MATLAB误差分析实验,包含MATLAB实验代码,内容,题目,原理等
  • matlab 方差分析代码

    2013-09-26 19:07:41
    matlab实现数据的误差分析,用于遥感分类或数据处理后的精度分析
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  • matlab量化误差分析函数tf2par函数实现直接型到并联型的转换子程序
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  • matlab误差分析

    万次阅读 2018-10-09 14:29:00
    转载于:https://www.cnblogs.com/xiaobaohuizi/p/9760120.html

     

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  • matlab均方误差代码特征选择和提取(FSE) 该存储库包括使用不同的机器学习方法进行基因表达数据探索的不同分析: 上面列出的所有分析都采用相同的输入:一个数据表,在行中具有观察值,在列中具有变量。 可以采用...
  • mae1 = mean(abs(y1_obs - y1_pred)); mape1 = mean(abs((y1_obs - y1_pred)./y1_obs)); rmse1 = sqrt((sum((y1_obs - y1_pred).^2))./2)./t_num;

    mae1 = mean(abs(y1_obs - y1_pred));
    mape1 = mean(abs((y1_obs - y1_pred)./y1_obs));
    rmse1 = sqrt((sum((y1_obs - y1_pred).^2))./2)./t_num;

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  • matlab输入界面代码 基于GUI的误差理论与数据处理 作者:艾江南 指导老师:姚振静 本毕业设计使用软件Matlab开发。 一、下载源码 使用git克隆到本地 在git命令窗口输入git clone ...进入我的Github仓库,地址: ...
  • 代码实现: sse = sum((YReal - YPred).^2); 均方误差(MSE) 计算公式: 代码实现: mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2))./2; 平均绝对误差(MAE) 计算公式: 代码实现: mae = mean(abs(YReal - YPred)); ...

    残差平方和(SSE)

    计算公式:

    sse

    代码实现:

    sse = sum((YReal - YPred).^2);
    

    均方误差(MSE)

    计算公式:

    mse

    代码实现:

    mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2)) ./ n;
    

    平均绝对误差(MAE)

    计算公式:

    mae

    代码实现:

    mae = mean(abs(YReal - YPred));
    

    平均绝对百分比误差(MAPE)

    计算公式:

    mape

    代码实现

    mape = mean(abs((YReal - YPred)./YReal));
    

    均方根误差(RMSE)

    计算公式:

    rmse

    代码实现:

    rmse = sqrt(mean((YPred-YReal).^2));
    

    决定系数(R2-R-Square)

    计算公式:

    r2

    代码实现:

    r2 = 1 - (sum((YPred - YReal).^2) / sum((YReal - mean(YReal)).^2));
    

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    李培冠博客

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    《误差理论与数据处理实验报告》由会员分享,可在线阅读,更多相关《误差理论与数据处理实验报告(9页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、误差理论与数据处理实验报告仪器与电子学院杨松实验一 熟悉MATLAB软件在误差处理中的应用(验证型)1、 实验数据序号12345678910di24.23424.23824.23124.23024.23224.23724.23324.23524.23424.2362、 代码di=24.234 24.238 24.231 24.230 24.232 24.237 24.233 24.235 24.234 24.236m=mean(di) %m为所求的算术平均值v=di-m %v为所求的残差a=sum(v(:) %求残差的和af=v.2b=sum(f(:) %残差的平方和bc=sqrt(b/9) 。

    2、%单次测量的标准偏差d=c/sqrt(10) %算术平均值的标准偏差x=1:10plot(x,v,.); %残余误差的分布曲线s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差3、 结果算术平均值= 24.2340 残余误差=(0 0.0040 -0.0030 -0.0040 -0.0020 0.0030 -0.0010 0.0010 0 0.0020)-1.4211e-14(浮点数规则,实际为0)= 6.0000e-05 单次测量的标准偏差:= 0.0026 标准偏差= 8.1650e-04极限误差3=0.0024圆柱直径的测量结果:=(24.23400.0024)4、 利用MA。

    3、TLAB画出残余误差vi分布曲线。5、 利用MATLAB的标准差函数求出单次测量的标准偏差。s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差s = 0.0026实验二 利用MATLAB对测试数据进行线性回归分析(设计型)1、 求出某测试系统输出电压(U)与标准压力计读数(P)的回归方程;序号123456p/MPa020406080100U/V-0.044-0.014-0.0140.0190.0190.0360.0360.0153.2603.3553.3103.3803.3373.3983.3423.3826.6756.7506.6876.7906.7226.8076.6926.7。

    4、7810.08510.18910.12210.21710.15110.21810.20110.23113.57513.64413.62013.58113.64013.68513.58913.61317.12017.12017.16717.16717.16417.16417.20117.201由matlab利用矩阵法可得U= -0.0663+ 0.1715p2、 对所求回归方程进行方差分析及显著性检验;方差分析表来源平方和自由度方差F显著度回归残余205.8858(计算误差)0.0185140.00464.4433e+040.01总计205.86875所得的回归方程式在=0.01水平上显著,可信。

    5、赖程度为99%以上,高度显著。3、 根据回归方程画出拟合曲线;4、 利用MATLAB的最小二乘法函数画出拟合曲线,体会用MATLAB函数的优越性。5、代码U=-0.044 -0.014 -0.014 0.019 0.019 0.036 0.036 0.015;3.260 3.355 3.310 3.380 3.337 3.398 3.342 3.382;6.675 6.750 6.687 6.790 6.722 6.807 6.692 6.778;10.085 10.189 10.122 10.217 10.151 10.218 10.201 10.231;13.575 13.644 13.6。

    6、20 13.581 13.640 13.685 13.589 13.613;17.120 17.120 17.167 17.167 17.164 17.164 17.201 17.201u=mean(U) %各电压的平均值x=1 0;1 20;1 40;1 60;1 80;1 100 %第二列为标准压力计读数b=(x.*x)(-1)*(x.)*u %矩阵形式解回归系数%方差分析及显著性检验yba=mean(u) %观测值的算术平均值p=0 20 40 60 80 100y=-0.0663+0.1715*p %回归点a=(u-yba).2S=sum(a(:) %总的离差平方和Sc=(y-yba).2V=sum(c(:) %回归平方和Ud=(u-y).2Q=sum(d(:) %残余平方和QA=Q/4 %残余方差F=V/A %统计量Ft=0:100y1=-0.0663+0.1715*tfigure(1)plot(t,y1)title(由方程画出的拟合曲线)xlabel(标准压力计读数p/Mpa)ylabel(输出电压U/V)%由最小二乘法函数画拟合曲线f=polyfit(p,u,1)y2=polyval(f,t)figure(2)plot(p,u,*r,t,y2,-b)title(由最小二乘法函数画出的拟合曲线)xlabel(标准压力计读数p/Mpa)ylabel(输出电压U/V。

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  • Matlab:序列分析MATLAB代码

    万次阅读 2018-05-20 10:33:14
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