matlab數據擬合工具箱結果說明

Ⅰ 急！MATLAB中用cftool工具數據擬合之後，擬合結果好壞判斷

R^2衡量的是回歸方程整體的擬合度，是表達因變數與所有自變數之間的總體關系。R^2等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比。

實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。

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曲線擬合

實際工作中，變數間未必都有線性關系，如服葯後血葯濃度與時間的關系；疾病療效與療程長短的關系；毒物劑量與致死率的關系等常呈曲線關系。曲線擬合（curve fitting）是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，並用擬合的曲線方程分析兩變數間的關系。

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

Ⅱ 如何使用matlab中的工具箱

1、首先給出對應的擬合數據:>> x=1:100;>> y=2*x;一條直線。