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拟合优度(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度#xff0c;度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数) R?。R最大值为 1。R%的值越接近1#xff0c;说明回归直线对观测值的拟合程度越好#xff0c;反之#xff0c;R%值越小#x…
解决的问题
拟合优度(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数) R?。R最大值为 1。R%的值越接近1说明回归直线对观测值的拟合程度越好反之R%值越小说明回归直线对观测值的拟合程度越差.
这是网上的介绍那么根据算法的公式 咱们实现自己的算法 如何实现
1拟合出自己的曲线方程式
y a0 a1*x a2*x^2
如下图 具体这个函数的拟合方法有相应的代码可以点关注私信我我使用opencv自带的函数
cv::solve
然后就是计算R Squared的值 代码块解析
double calculateMean(QVectordouble numbers)
{double sum 0.0;int count 0.0;for (double number : numbers){sum number;count;}// 返回平均值return sum / count;
}double calculateYValue(double xValue)
{double yValue 0.0;yValue a0 (a1 * xValue) (a2*xValue*xValue);return yValue;
}double calculateRfitValue(QVectordouble x, QVectordouble y)
{double yMean calculateMean(y);double SSR 0.0;double SSE 0.0;double SST 0.0;for(int i 0; i x.length(); i){SSR pow((calculateYValue(x[i]) - yMean), 2);SSE pow((y[i] - calculateYValue(x[i])), 2);}SST SSR SSE;return (1.0- SSE/SST);
}int main(int argc, char *argv[])
{QCoreApplication a(argc, argv);QVectordouble myX {29.82,29.62,29.42,29.21,29.01,28.8,28.59,28.38,28.17,27.97,27.76,27.55,27.34,27.13,26.92,26.71,26.5,26.3,26.09,25.88};QVectordouble myY {133.2,135.2,137.12,139.2,141.2,142.3,143.5,144.2,144.9,145.3,143.6,145.8,144.6,143.4,142.0,140.2,138.7,136.2,133.7,130.4};qDebug() r2: calculateRfitValue(myX, myY);return a.exec();
}
