Matlab的cftool拟合后的Adjusted R-square是什么意思

1. Matlab的cftool拟合后的Adjusted R-square是什么意思

Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的.
因为在多元线性回归方程中，自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响。为了剔除这种影响，引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)

2. matlab拟合结果，sse很大,但是R-square接近于1了

拟合结果的好坏中重点应该是看R-square，愈接近1，拟合也最理想。其次，看RMSE 均方根误差是否最小。

3. Matlab正态拟合后得出的SSE，RMSE，R-square是什么意思

Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的.
因为在多元线性回归方程中，自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响。为了剔除这种影响，引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)

4. Matlab正态拟合后得出的SSE，RMSE，R-square是什么意思

RMSE——root mean square error 均方根误差
R square称为方程的确定系数，0~1之间，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强。

5. 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。

6. MATLAB中的数据拟合参数

需要用到非线性拟合函数，按你这个式子我试了下好像拟合不出结果，所以我把你的式子简化了一下，前面那一部分（35.72A/4333.3(B-A)）其实也可以看做一个参数，就叫做C吧，自己建立一个m文件，我起名为shiyan1.m 
function shiyan1xdata = [0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ];ydata = [ 30,68,75,82,82,77,68,68,58,51,50,41,38,35,28,25,18,15,12,10,7,7,4]; a0 = [ 1, 1, 1 ];   % 初始化参数[ a, resnorm ] = lsqcurvefit( @subfun, a0, xdata, ydata )
% 绘制曲线fy = subfun( a, xdata );figure( 1 );plot( xdata, ydata, 'r*' );hold on;plot( xdata, fy, 'b-' );legend( '原始数据', '拟合数据' )
function y = subfun( a, x )%     y = ( 35.72 * a( 1 ) / ( 4333.3 * ( a( 2 ) - a( 1 ) ) ) ) *...%         ( exp( -a( 1 ) * x ) - exp( -a( 2 ) * x ) );    y = a( 3 ) * ( exp( -a( 1 ) * x ) - exp( -a( 2 ) * x ) );
你所要求得A B C就是代码里a的第一、第二数和第三个数

7. 急！MATLAB中用cftool工具数据拟合之后，拟合结果好坏判断

R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。
实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。

扩展资料：
曲线拟合
实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
参考资料来源：百度百科-拟合

8. Matlab正态拟合后得出的SSE，RMSE，R-square是什么意思

RMSE——root mean square error 均方根误差 R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强。