用matlab进行曲线拟合时,如何判断拟合的好坏
我也在做这方面的分析，对于曲线拟合，一是看相关系数如何越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用，此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意好像没有严格的标准来进行界定，希望其它高手进行解答一下 ...
判断拟合曲线优劣的常用标准
一、SSE(和方差)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。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗，所以效果一样。二、MSE(均方差)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，也就是SSE，和SSE没有太大的...
matlab问题,大侠求助哇,小弟感激不尽,怎么拟合哇,怎么知道拟合的好坏...
建议你使用曲线拟合工具箱，能够得到拟合的残差等，这样你就可以得到精度了！
用matlab判断哪个一次函数拟合程度最好?
如何用matlab判断哪个一次函数拟合程度最好？这个问题可以这样来判断：第一步：将压力数据赋值给变量xi，电压数据赋值给变量yi，即 xi=[2 4 6 8 10]; %压力（MPa）yi=[10.046 20.090 30.155 40.125 50.074]; %电压（mV）第二步：创建一次函数系数的X向量组，即 y=yi;X=[xi ones(size(...
matlab中的cftool拟合,sse多少算拟合成功呢?
SSE是和方差，越小代表拟合越精确。不过这个单从数值上来看，不同问题评判标准不一样，不好判断。判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数（R值），这个值越接近1越好，一般都是0.99…之类的。而你的拟合结果R值才0.524，拟合不是太理想，最好不要用。
想用matlab确定拟合函数的最佳次数?
拟合效果一般是不看次数，是在于关注拟合误差，一般拟合的都是根据最小二乘法实现的，首先你可以根据拟合优度R^2判断拟合效果（越接近1越好），其次就是看拟合误差，至于怎么查看，你可以help polyfit调用拟合误差。祝好运
如何判断数据点的拟合情况好不好?
一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析...
matlab拟合离散点曲线
1、从数据看，与椭圆的形状吻合不是很好，尤其是短轴部分明显凹入。2、拟合的基本思路是，使用长半轴a、短半轴b和倾角Q作为参数描述椭圆方程（进一步还可以考虑圆心不在原点，再增加两个参数），然后通过优化，目标是使得所有已知点到椭圆的总距离最短。3、关于点到椭圆的最短距离，有很多讨论，都非常...
如何判断matlab多元 非线性拟合好坏程度?求高手详细解答
但说白了，既然是拟合，就无所谓函数形式（除非你事先通过理论推测出了函数形式），只要找到拟合最接近的就可以了。你应该先观察一下数据的分布，然后可以假设两种不同的函数形式，分别拟合，然后选取最接近的（即leastsquare error最小的）一个。欢迎讨论。。
matlab多项式曲线拟合误差怎么计算?
在Matlab中使用`polyfit`函数进行多项式曲线拟合时，可通过以下方法计算拟合误差：1. 残差平方和（RSS）残差平方和是计算拟合曲线与原始数据之间的误差大小，其公式为RSS = Σ(y - y_fit)^2，其中y为原始数据点，y_fit为拟合曲线上的点。2. 均方根误差（RMSE）均方根误差为残差平方和的平均值的...
