精华内容
下载资源
问答
  • 如下: tempdata=(true_y-predict_y).^2; tempdata2=(true_y-mean(true_y)).^2; r2=1 - ( sum(tempdata)/sum(tempdata2) ); sqrt(mean((predict_y-true_y).^2)); ``

    如下:

        tempdata=(true_y-predict_y).^2;
        tempdata2=(true_y-mean(true_y)).^2;
        r2=1 - ( sum(tempdata)/sum(tempdata2) );
        sqrt(mean((predict_y-true_y).^2));
    ``
    
    
    展开全文
  • 确定系数matlab计算代码CODY1.0源代码 ======================================== CODY - 一个 MATLAB(R) 动态包肠道微生物群的建模 版本:1.0 主页:稍后添加 作者:耿军 Friday, Feb. 23, 2019 % 由 Jun Geng,...
  • 决定系数MATLAB代码实现return_matlab 一组简单的函数来计算回归。 成对的输入值和目标值随机分布在训练,验证和测试集中。 使用训练集theta的值可以针对任何假设进行计算。 Lambda是通过检测成本函数的最佳值来确定...
  • 该文件可用于直接计算数据集的决定系数 (R2)。 两个输入参数:'X' 和 'Y' 一个输出参数:'R2' X:x 参数的向量Y:y 参数的向量R2:决定系数 输入语法:rsquare(X,Y) 由 Joris Meurs BASc (2016) 开发
  • 计算数据拟合模型和RMSE的确定系数[r2 rmse] = rsquare(y,f) [r2 rmse] = rsquare(y,f,c) RSQUARE 计算确定系数(R 方)值实际数据Y和模型数据F。代码使用通用版本R-square,基于比较估计误差的可变性与原始值的可变...
  • MATLAB 线性拟合 决定系数R2求解

    万次阅读 2016-06-21 15:40:40
    线性拟合之后总是需要求解决定系数R2,网上找了一下发现没啥靠谱的中文回答。还是老外的方法比较靠谱。 线性拟合求解决定系数

    线性拟合之后总是需要求解决定系数R2,网上找了一下发现没啥靠谱的中文回答。还是老外的方法比较靠谱。
    线性拟合求解决定系数
    这里写图片描述

    展开全文
  • matlab决定因数代码使用“Fminsearch”(matlab)求解 Pitzer 方程 使用“Pitzer 方程”对磷酸进行热力学建模: 描述: 本研究中提出了一种计算方法来评估冰点和磷酸水溶液的等压摩尔浓度的 Pitzer 模型的离子相互...
  • 于是想到了曾经看过的克莱姆相关系数,但在网上搜了好久之后,即没发现Matlab现成的built-in函数,也没找到别人分享的Matlab代码,于是决定自己动手写一个~ 克莱姆V(Cramer’s V),又称为克莱姆相关系数、克莱姆...

            前些时间需要衡量多个分类数据之间两两相关程度,想找出最相关的一对分类数据;于是想到了曾经看过的克莱姆相关系数,但在网上搜了好久之后,即没发现Matlab现成的built-in函数,也没找到别人分享的Matlab代码,于是决定自己动手写一个~

            克莱姆V(Cramer’s V),又称为克莱姆相关系数、克莱姆关联系数、独立系数等,是双变量相关分析的一种方法,专门用于衡量分类数据与分类数据之间相关程度。该系数取值范围为0到1,0表示两个变量无关,1表示完全相关。

            这里主要参考【高桥 信/著, 陈刚/译. 漫画统计学. 科学出版社, 2009: 127-142.】中的内容,基于matlab实现计算克莱姆V的函数。首先给出函数代码:

    function [ cramer_V ] = CramersV( x1,x2 )
    %Author: https://blog.csdn.net/jbb0523
    %Version: 1.0@2019-05-27
    %Description: compute variable Cramer's V between x1&x2
    %Reference: 高桥 信/著, 陈刚/译. 漫画统计学. 科学出版社, 2009: 127-142.
        %Step 1: Observed frequency(contigency table )
        sym_x1 = unique(x1);
        sym_x2 = unique(x2);
        contigency_tab = zeros(length(sym_x1),length(sym_x2));
        for i=1:length(sym_x1)
            for j=1:length(sym_x2)
                ind_x1 = (x1==sym_x1(i));
                ind_x2 = (x2==sym_x2(j));
                contigency_tab(i,j) = sum(ind_x1&ind_x2);
            end
        end
    
        %Step 2: Expected frequency
        contigency_mean = zeros(length(sym_x1),length(sym_x2));
        for i=1:length(sym_x1)
            for j=1:length(sym_x2)
                contigency_mean(i,j) = sum(contigency_tab(i,:))*sum(contigency_tab(:,j))/sum(contigency_tab(:));
            end
        end
    
        %Step 3&4: Pearson chi-square statistic
        chi_square = sum(sum(((contigency_tab - contigency_mean).^2)./contigency_mean));
    
        %Step 5: Cramer's V
        cramer_V = sqrt(chi_square/sum(contigency_tab(:))/(min(length(sym_x1),length(sym_x2))-1));
    end
    

    整个计算过程其实很简单,这里简要解释一下:

            Step1对应于Reference中的步骤1(P130),即计算列联表(contingency table),也就是下图中框内的数据:

            Step2对应于Reference中的步骤2(P130),计算期望次数,方框内的每个元素实际上就是第1步列联表对应的该行元素之和乘以该列元素之和再除以所有元素之和(例如女性行、打电话列为148*72/300,148为女性行元素之和(34+61+53),72为打电话列元素之和(34+38),300为所有元素之和(34+61+53+38+40+74)):

            接下来计算皮尔森卡方统计量之值,在Reference中分两步完成,这里合二为一:

    其中((contigency_tab - contigency_mean).^2)./contigency_mean对应于Reference中的步骤3(P131):

            然后用两层sum求和实现计算矩阵元素之和,即Reference步骤4(P132):

            最后一行计算Cramer’s V,这里计算列联表元素之和用sum(contigency_tab(:))实现,其中(:)表示将矩阵变为一个向量,即步骤5(P133):

    有了以上函数之后,可以执行以下三行代码计算Reference中第127~133页的例子:

    x1 = [ones(148,1);2*ones(152,1)];
    x2 = [ones(34,1);2*ones(61,1);3*ones(53,1);ones(38,1);2*ones(40,1);3*ones(74,1)];
    cramer_V= CramersV(x1,x2)
    

    程序输出为0.1634,说明程序是正确的。

     

            Reference的第138页还有一个例题,列联表如下:

    执行以下三行代码:

    x1=[ones(43,1);2*ones(51,1);3*ones(29,1);ones(33,1);2*ones(53,1);3*ones(41,1)];
    x2=[ones(123,1);2*ones(127,1)];
    cramer_V= CramersV(x1,x2)
    

    程序输出为0.1157,与Reference第141页给出的结果相同。

     

            注意:以上均使用1、2、3等表示分类数据中的类别,具体问题随意,只要输入的x1和x2是两个包含有限类别个数的向量即可,至于用哪个数据表示哪个类别并没有限制,因为在最开始给出的CramersV函数里使用了Matlab的built-in函数unique来识别包含哪些类别。

     

    补充@20200215:若想在论文中引用Cramer's V,可参考如下文献:

    直接搜索Cramer's V可以搜到以下文献:

    [1] Michael W. Kearney, Cramér's V, In book: Sage Encyclopedia of Communication Research Methods, Publisher: Sage (https://www.researchgate.net/publication/307963787_Cramer's_V) 

    以上文献影响似乎不是很有影响,在wikipedia (http://en.volupedia.org/wiki/Cram%C3%A9r%27s_V 或 https://en.academic.ru/dic.nsf/enwiki/11586155),包括以上文献中,都提到了Cramer本人所著的专著:
    [2] Cramér, Harald. 1946. Mathematical Methods of Statistics. Princeton: Princeton University Press, page 282 (Chapter 21. The two-dimensional case).

    这本书是1946年的,也有人引用为1999年,是第N次印刷的时间,没有找到好的资源,以下链接可供参考:http://www.doc88.com/p-6059182784178.html

    展开全文
  • 这个 m 文件计算预测的近似决定系数 (R2),比如 R2pred = 1 - (PRESS/SST) 其中 PRESS = 预测误差平方和,SST = 总平方和。 该统计数据给出了回归模型预测能力的一些指示。 因此,与最小二乘拟合解释的原始数据中...
  • 本帖最后由 老姜 于 2013-12-11 03:30 编辑我做了个非线性拟合,结果发现:相关系数之平方(R^2) 不等于决定系数(DC),自己采用1-SSE/SST计算后得到DC值,想知道lstopt 的R^2是如何计算?原代码如下:Function z=(a*b...

    本帖最后由 老姜 于 2013-12-11 03:30 编辑

    我做了个非线性拟合,结果发现:相关系数之平方(R^2) 不等于决定系数(DC),自己采用1-SSE/SST计算后得到DC值,想知道lstopt 的R^2是如何计算?

    原代码如下:

    Function z=(a*b*cos(y+2*pi/3)+(a^2*b^2*(cos(y+2*pi/3))^2+4*(3^(0.5)*a*b*x+3*b^2)*(sin(y+pi/3))^2)^(0.5))/(2*6^(0.5)*(sin(y+pi/3))^2);

    data;

    252.3        0        307.82

    281.75        0.07        312.26

    303.11        0.17        295.9

    368.35        0.34        311.69

    396.06        0.43        312.36

    414.54        0.5        314.76

    305.42        0        333.95

    303.69        0        331.5

    349.87        0.08        348.98

    376.43        0.15        348.81

    440.52        0.31        354.53

    497.1        0.48        358.86

    513.84        0.59        350.74

    342.37        0        337.21

    383.36        0.05        362.62

    403.57        0.08        373.51

    405.88        0.1        364.05

    461.88        0.19        385.93

    465.92        0.27        357.53

    512.69        0.45        349.55

    555.41        0.61        352.69

    397.22        0        365.79

    449.18        0.08        384.32

    465.92        0.13        380.45

    539.82        0.22        420.55

    517.31        0.28        372.43

    600.44        0.34        429.28

    602.18        0.38        418.11

    639.7        0.55        403.19

    700.9        0.67        428.54

    结果是

    均方差(RMSE): 16.3194206977489

    残差平方和(SSE): 7989.70475730346

    相关系数(R): 0.906814303593179

    相关系数之平方(R^2): 0.822312181201182

    决定系数(DC): 0.79381819386557

    卡方系数(Chi-Square): 10.9955531029907

    F统计(F-Statistic): 129.579738382079

    展开全文
  • 显示决定系数此示例说明如何显示 R 方(决定系数)和调整 R 方。加载样本数据并定义响应和自变量。load hospitaly = hospital.BloodPressure(:,1);X = double(hospital(:,2:5));拟合线性回归模型。mdl = fitlm(X,y)mdl...
  • 工序工时由该工序的工艺参数决定,有了工时后乘以固定因子就是计件工资。一般参考本地小时公式以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子下面是样本数据:注意样本数据要近可能全面,比方这里会交换L与R后...
  • 决定系数

    万次阅读 2016-09-17 10:42:41
    在对数据进行线性回归计算之后,我们能够得出相应函数的系数, 那么我们如何知道得出的这...所以我们用到了一种方法叫 coefficient of determination (决定系数) 来判断 回归方程 拟合的程度. 首先我们先定义几个概念
  • Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 2014年4月9日机器学习MATLAB, 计算机视觉luffylee 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行...
  • 线性预测技术很早(1967年)就已经被应用与语音处理领域,基本概念是:一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近(最小均方误差),能够决定唯一的一组预测系数,而这个预测系数就是题目中的LPC...
  • 协方差矩阵的概念及matlab计算 转载▼ 标签: 杂谈 分类: 计算机 今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西,以前看模式分类的时候就特困扰,没想到现在还是搞不清楚,索性开始...
  • matlab数值计算

    2020-01-21 21:58:29
    1. 表示: matlab中把多项式表达成一个行向量,该向量中的元素是按多项式降幂排列的。 p=[2,3,-1,4,5]表示多项式: 显示多项式的数学形式: p1=poly2str(p,'x') 如:p=[1,2,3,4] p1=poly2str(p,'x') 结果:p1 = x...
  • 系数取二进制并对调,然后取十进制 %2.matlab的下标从1开始,需要加1 Xreal = x(BRTable); %调整x输入顺序后的序列,并作为X的初始化 Ximag = zeros(1,N); X = x(BRTable); WN = exp(-j*2*pi/N); for L = 1:M; B = ...
  • 弹簧振子的阻尼振动[问题]一弹簧振子的质量为m ,倔强系数为k 。振子还受到与速度大小成正比、方向相反的阻力,比例系数为γ。当振子从静止开始运动时,初位移为A 。物体的运动规律是什么?不同的阻尼下的运动曲线和...
  • Matlab 使用 GPU 并行计算

    万次阅读 多人点赞 2017-06-17 19:53:05
    在学习使用matlab,看到一篇好文章,转载...科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 2016-10-31 18:14 | SPACEofPHD Matlab下直接使用GPU并行计算(预告) 小引言 说它小是因为它只是博士论文的
  • 1 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步就是提取特征。换句话说,我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来,然后把其他的乱七八糟的信息扔掉,例如背景噪声啊,情绪...
  • 基于MATLAB的R方计算

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 10:22:38
    R方计算原理 什么是R方 R-square是你以后很多数据模型都需要用到的统计量,计量...这里的R方就是拟合优度的一个统计量,也可以叫做决定系数。R方计算方法为: R2=1−∑(y−y^)2∑(y−y~)2 R^2=1- \frac{\sum(y-\...
  • MATLAB科学计算自学笔记

    千次阅读 2015-09-23 20:53:14
    %***************************...%Content:符号计算及应用 %Author:Lee %Date:20:20 2015/9/14 %********************************************** ************************ 逻辑运算符与逻辑函数 *********
  • 转载自这里写链接内容在此表示感谢,以下为转载内容今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西,以前看模式分类的时候就特困扰,没想到现在还是搞不清楚,索性开始查协方差矩阵的资料,恶补之后决定马上记录下来...
  • (1)变压器容量计算P=√3×U×I×COS¢在你的问题中,630KVA变压器一次侧:I=630000÷10000÷1.732=36.37A(你看变压器铭牌验证)二次侧:I=630000÷380÷1.732÷COS¢...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,820
精华内容 1,928
关键字:

matlab计算决定系数

matlab 订阅